Road Connectivity 项目教程

Road Connectivity 项目教程

1. 项目介绍

Road Connectivity 是一个用于改进道路连通性的开源项目，通过联合学习道路方向和分割来实现。该项目在 CVPR 2019 中提出，旨在通过深度学习技术提高道路网络的连通性和准确性。项目主要使用 PyTorch 框架，支持 Spacenet 和 DeepGlobe 数据集。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

首先，确保你已经安装了以下依赖：

• PyTorch (version = 0.3.0)
• sknw
• networkx (version = 2.4)
• json
• skimage
• numpy
• tqdm

2.2 数据准备

2.2.1 预处理 Spacenet 数据

cd preprocessing
bash prepare_spacenet.sh /spacenet3

2.2.2 分割数据集

bash split_data.sh /spacenet3/full /data/spacenet/ .png .png
bash split_data.sh /deepglobe/train /data/deepglobe _sat.jpg _mask.png

2.2.3 创建裁剪数据

python create_crops.py --base_dir /data/spacenet/ --crop_size 650 --crop_overlap 215 --im_suffix .png --gt_suffix .png
python create_crops.py --base_dir /data/deepglobe/ --crop_size 512 --crop_overlap 256 --im_suffix _sat.jpg --gt_suffix _mask.png

2.3 模型训练

2.3.1 多任务学习框架训练

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python train_mtl.py --config config.json --dataset deepglobe --model_name "StackHourglassNetMTL" --exp dg_stak_mtl

2.3.2 使用 LinkNet34 训练

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python train_mtl.py --config config.json --dataset deepglobe --model_name "LinkNet34MTL" --exp dg_L34_mtl --multi_scale_pred false

3. 应用案例和最佳实践

3.1 城市规划

Road Connectivity 项目可以用于城市规划中的道路网络分析，通过提高道路连通性的准确性，帮助规划者更好地理解城市交通网络的现状和未来发展趋势。

3.2 自动驾驶

在自动驾驶领域，准确的道路网络信息对于路径规划和导航至关重要。Road Connectivity 项目可以为自动驾驶系统提供更精确的道路数据，从而提高导航的准确性和安全性。

4. 典型生态项目

4.1 Spacenet 数据集

Spacenet 数据集是一个用于遥感图像分析的开源数据集，包含了多个城市的卫星图像和道路网络信息。Road Connectivity 项目利用 Spacenet 数据集进行训练和验证，提高了道路网络的连通性分析能力。

4.2 DeepGlobe 数据集

DeepGlobe 数据集是另一个用于遥感图像分析的开源数据集，包含了全球多个地区的卫星图像和道路网络信息。Road Connectivity 项目也支持使用 DeepGlobe 数据集进行训练和验证，进一步扩展了其应用范围。

通过以上步骤，你可以快速启动 Road Connectivity 项目，并将其应用于各种实际场景中。希望本教程对你有所帮助！