Ultra-Fast-Lane-Detection 项目安装与配置指南
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ul/Ultra-Fast-Lane-Detection 项目概述
Ultra-Fast-Lane-Detection 是一个基于深度学习的超快速车道线检测项目，它采用了创新的网络架构设计，能够在保持高精度的同时实现极快的检测速度。本文将详细介绍该项目的完整安装与配置流程。
环境准备
1. 获取项目代码
首先需要获取项目源代码，可以通过版本控制工具获取最新代码：
git clone https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection
cd Ultra-Fast-Lane-Detection
2. 创建Python虚拟环境
推荐使用conda创建一个独立的Python环境，以避免与其他项目的依赖冲突：
conda create -n lane-det python=3.7 -y
conda activate lane-det
这里选择Python 3.7版本是为了确保与PyTorch等深度学习框架的最佳兼容性。
3. 安装项目依赖
安装核心依赖项，包括PyTorch深度学习框架和其他必要的Python包：
# 安装PyTorch（如果尚未安装）
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
# 安装其他依赖项
pip install -r requirements.txt
注意：根据你的CUDA版本和硬件配置，可能需要调整PyTorch的安装命令。
数据集准备
项目支持两种主流车道线检测数据集：CULane和Tusimple。
CULane数据集配置
- 下载CULane数据集并解压到指定目录（$CULANEROOT）
- 确保目录结构如下：
$CULANEROOT
|──driver_100_30frame
|──driver_161_90frame
|──driver_182_30frame
|──driver_193_90frame
|──driver_23_30frame
|──driver_37_30frame
|──laneseg_label_w16
|──list
Tusimple数据集配置
- 下载Tusimple数据集并解压到指定目录（$TUSIMPLEROOT）
- 标准目录结构应为：
$TUSIMPLEROOT
|──clips
|──label_data_0313.json
|──label_data_0531.json
|──label_data_0601.json
|──test_tasks_0627.json
|──test_label.json
|──readme.md
- 由于Tusimple数据集不直接提供分割标注，需要运行转换脚本生成：
python scripts/convert_tusimple.py --root $TUSIMPLEROOT
此脚本会生成分割标注文件和两个列表文件：train_gt.txt和test.txt。
CULane评估工具安装（可选）
如果需要评估模型在CULane数据集上的性能，需要安装专门的评估工具。此步骤需要先安装OpenCV C++库。
OpenCV C++安装注意事项
- 安装OpenCV C++时，建议暂时从PATH环境变量中移除anaconda路径
- 安装完成后创建符号链接：
ln -s /usr/local/include/opencv4/opencv2 /usr/local/include/opencv2
评估工具编译选项
提供三种编译方式：
选项1：简单编译
cd evaluation/culane
make
选项2：使用CMake编译
cd evaluation/culane
mkdir build && cd build
cmake ..
make
mv culane_evaluator ../evaluate
Windows用户专用
mkdir build-vs2017
cd build-vs2017
cmake .. -G "Visual Studio 15 2017 Win64"
cmake --build . --config Release
# 或者使用Visual Studio打开生成的解决方案文件进行编译
move culane_evaluator ../evaluate
常见问题解决
- OpenCV编译失败：通常是由于环境变量冲突导致，确保编译时没有anaconda路径干扰
- CUDA版本不匹配：根据实际CUDA版本调整PyTorch安装命令
- 数据集路径错误：确保环境变量$CULANEROOT和$TUSIMPLEROOT正确设置
完成以上步骤后，项目环境即配置完成，可以开始训练或测试模型。建议初次使用时先运行示例代码验证环境配置是否正确。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
