SCNN 项目使用教程

SCNN 项目使用教程

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

1. 项目的目录结构及介绍

SCNN（Spatial CNN）是一个用于交通车道检测的项目。以下是项目的目录结构及其介绍：

SCNN/
├── data/
│   └── CULane/
│       └── ...
├── models/
│   └── ...
├── tools/
│   ├── lane_evaluation/
│   └── prob2lines/
├── utils/
│   └── ...
├── README.md
├── LICENSE
└── ...

• data/: 存放数据集的目录，例如 CULane 数据集。
• models/: 存放模型的目录。
• tools/: 包含用于评估和处理的工具。
  • lane_evaluation/: 车道评估工具。
  • prob2lines/: 将概率图转换为车道线的工具。
• utils/: 包含各种实用工具和辅助函数。
• README.md: 项目说明文档。
• LICENSE: 项目许可证。

2. 项目的启动文件介绍

SCNN 项目的启动文件通常是用于训练或测试模型的脚本。以下是一些常见的启动文件：

• train.py: 用于训练模型的脚本。
• test.py: 用于测试模型的脚本。

这些脚本通常会读取配置文件并执行相应的训练或测试任务。

3. 项目的配置文件介绍

SCNN 项目的配置文件通常用于设置训练和测试的参数。以下是一个典型的配置文件示例：

# config.yaml

dataset:
  name: CULane
  path: data/CULane

training:
  batch_size: 8
  epochs: 100
  learning_rate: 0.001

model:
  type: SCNN
  input_size: [800, 288]

evaluation:
  metrics: [F1, Precision, Recall]

• dataset: 数据集的配置，包括数据集名称和路径。
• training: 训练参数，包括批次大小、训练轮数和学习率。
• model: 模型配置，包括模型类型和输入尺寸。
• evaluation: 评估指标，包括 F1 分数、精确度和召回率。

通过修改配置文件，可以调整训练和测试的参数，以适应不同的需求和环境。

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