开源项目 HybridNets 安装教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hy/HybridNets 1. 项目介绍
HybridNets 是一个端到端的感知网络，专为多任务设计，主要应用于交通对象检测、驾驶区域分割以及车道检测。该网络旨在实现在嵌入式系统上的实时操作，并在BDD100K数据集上实现了目标检测和车道检测的SOTA（State Of The Art）性能。它由Dat Vu、Bao Ngo和Hung Phan等人开发，提供了一种高效、集成的解决方案，其结构兼顾了速度与精度。
2. 项目下载位置
要获取HybridNets项目，您需要通过GitHub进行克隆。项目地址位于 https://github.com/datvuthanh/HybridNets。
git clone https://github.com/datvuthanh/HybridNets.git
3. 项目安装环境配置
环境需求
- Python >= 3.7
- PyTorch >= 1.10 以及其他依赖库。确保您的环境中已安装所需的Python版本。
图片示例配置环境
虽然不是直接配置项，但为了清晰展示安装流程，建议在具有图形界面的环境下操作，以便直观地查看运行结果。此外，确保pip是最新版本。
4. 项目安装方式
进入项目目录后，执行以下命令来安装必要的依赖：
cd HybridNets
pip install -r requirements.txt
这将按照requirements.txt文件列出的所有库自动安装。
5. 项目处理脚本
示例：运行演示
项目提供了快速验证功能，可以通过以下步骤测试基本功能：
-
下载预训练权重：
curl --create-dirs -L -o weights/hybridnets.pth https://github.com/datvuthanh/HybridNets/releases/download/v1.0/hybridnets.pth -
进行图像推断：
python hybridnets_test.py -w weights/hybridnets.pth --source demo/image --output demo_result --imshow False --imwrite True或视频推断：
python hybridnets_test_videos.py -w weights/hybridnets.pth --source demo/video --output demo_result
这些命令将基于提供的预训练模型对图像或视频进行分析，并保存结果。
训练自己的模型
如果想从头开始训练模型，需编辑或创建新的项目配置文件，并调整训练参数。开始训练前，请仔细阅读项目中的train.py的帮助文档以了解所有可选参数。
以上就是HybridNets项目的下载、环境配置与基础安装指南。通过遵循上述步骤，您可以轻松地在本地环境中搭建并开始探索这个强大的多任务感知网络。记得，在实际使用过程中，根据个人需要调整配置文件和脚本参数，以适应特定的需求和资源限制。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
