SCNN开源项目常见问题解决方案

SCNN开源项目常见问题解决方案

SCNN Spatial CNN for traffic lane detection (AAAI2018) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/SCNN

1. 项目基础介绍及主要编程语言

SCNN（Spatial CNN）是一个用于交通车道检测的开源项目，它通过显式和有效地在同一层的神经元之间传播空间信息，改进了卷积神经网络（CNN）在处理具有强形状先验的场景（如车道线的长细连续性质）时的性能。该项目的主要编程语言是Lua，同时使用了Torch深度学习库。

2. 新手使用项目时需特别注意的问题及解决步骤

问题一：如何安装和配置项目环境

问题描述： 新手在使用该项目时可能会遇到不知道如何安装和配置项目环境的问题。

解决步骤：

1. 安装Torch：首先，需要按照Torch官方网站的指示进行安装。具体安装步骤请参考官方文档。
2. 安装依赖库：确保安装了必要的Matlab版本（R2014a或更高版本）和OpenCV版本（2.4.8或更新的2.4.x版本）。
3. 克隆项目仓库：使用Git克隆项目仓库到本地目录。

   git clone https://github.com/XingangPan/SCNN.git
   

4. 下载数据集：按照项目说明，下载CULane数据集并解压到相应的目录下。

问题二：如何运行测试脚本

问题描述： 用户可能不清楚如何运行测试脚本以验证项目。

解决步骤：

1. 下载预训练模型：进入experiments/pretrained目录，下载预训练模型。
2. 运行测试脚本：在项目根目录下，运行以下命令来运行测试脚本。

   sh experiments/test.sh
   

3. 查看结果：测试结果（概率图）将保存在experiments/predicts/目录下。

问题三：如何从概率图获取车道线

问题描述： 用户可能不知道如何从生成的概率图中提取车道线。

解决步骤：

1. 运行Matlab脚本：进入tools/prob2lines目录，使用Matlab运行主脚本。

   matlab -nodisplay -r "main; exit"
   

2. 获取结果：生成的车道线坐标将保存在tools/prob2lines/output/目录下。

通过以上步骤，新手用户应该能够顺利地安装、配置并开始使用SCNN项目。在遇到其他问题时，建议查阅项目文档和GitHub上的issue追踪信息。

SCNN Spatial CNN for traffic lane detection (AAAI2018) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/SCNN