HybridNets: 终端感知网络技术文档

HybridNets: 终端感知网络技术文档

【免费下载链接】HybridNets HybridNets: End-to-End Perception Network 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hy/HybridNets

安装指南

系统要求

确保您的环境满足以下最低要求：

• Python: >= 3.7
• PyTorch: >= 1.10

安装步骤

1. 克隆项目: 在命令行中执行以下命令以从GitHub上克隆HybridNets项目。

   git clone https://github.com/datvuthanh/HybridNets.git
   

2. 安装依赖: 进入项目目录并使用pip安装必要的依赖项。

   cd HybridNets
   pip install -r requirements.txt
   

项目使用说明

数据准备

项目需要特定的文件夹结构来存储图像和注释数据。推荐的数据结构如下：

HybridNets
|-- datasets
    |-- imgs
        |-- train
        |-- val
    |-- det_annot
        |-- train
        |-- val
    |-- da_seg_annot
        |-- train
        |-- val
    |-- ll_seg_annot
        |-- train
        |-- val

需根据BDD100K或其他自定义数据集更新路径配置在相应的项目配置文件(projects/your_project_name.yml)中。

运行示例（Demo）

为了快速体验HybridNets的功能，您需要下载预训练权重并运行图像或视频推理。

• 下载权重：

  curl --create-dirs -L -o weights/hybridnets.pth https://github.com/datvuthanh/HybridNets/releases/download/v1.0/hybridnets.pth
  

• 图像推理：

  python hybridnets_test.py -w weights/hybridnets.pth --source demo/image --output demo_result --imshow False --imwrite True
  

• 视频推理：

  python hybridnets_test_videos.py -w weights/hybridnets.pth --source demo/video --output demo_result
  

训练新模型

1. 编辑或创建一个新的项目配置文件，基于bdd100k.yml模板调整参数。
2. 使用以下命令开始训练：

   python train.py -p bdd100k -c 3 -n 4 -b 8 -w initial_weight_path
   

   其中-p指定项目名，-c是骨干网络系数，-n为工作进程数，-b为每GPU的批大小，以及 -w是初始权重路径。

API使用文档

HybridNets提供了一系列脚本用于模型的训练、验证和预测，核心在于model.py中的模型定义和train.py、val.py等文件中的训练和评估逻辑。用户可以通过修改配置参数来调用这些脚本进行定制化的训练和测试流程。例如，hybridnets_test.py和hybridnets_test_videos.py提供了模型预测的基本接口，通过命令行参数控制输入源和输出位置。

项目安装方式

上述“安装指南”部分详细介绍了如何设置HybridNets的开发环境，并非单独的项目安装步骤，因为这是一个开源项目，主要通过Git仓库直接集成到用户的开发环境中。

结论

HybridNets是一个强大的多任务终端感知网络框架，特别适用于交通对象检测、可行驶区域分割和车道线检测。通过遵循上述指导，开发者能够轻松地在其项目中集成HybridNets，利用其高效的性能和实时处理能力。

【免费下载链接】HybridNets HybridNets: End-to-End Perception Network 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hy/HybridNets