LaneNet-车道线检测项目推荐
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/lanenet-lane-detection 1. 项目基础介绍和主要编程语言
LaneNet-车道线检测 是一个非官方实现的车道线检测模型，主要基于IEEE IV会议论文 "Towards End-to-End Lane Detection: an Instance Segmentation Approach"。该项目使用 Python 语言和 TensorFlow 框架进行开发，旨在实现实时车道线检测。
2. 项目核心功能
LaneNet模型主要由以下几个部分组成：
- 编码器-解码器阶段：用于特征提取和初步分割。
- 二值语义分割阶段：用于区分车道线和背景。
- 实例语义分割阶段：使用判别损失函数进行车道线实例的区分。
该模型能够在实时场景中高效地检测车道线，适用于自动驾驶、智能交通系统等领域。
3. 项目最近更新的功能
- 2018年11月10日：根据新的TensorFlow API调整了一些基本的CNN操作，并使用传统的SGD优化器替代了原论文中的Adam优化器，以获得更稳定的训练过程。
- 2018年12月13日：增加了自动生成训练样本的工具，用户可以从Tusimple数据集中生成训练样本和训练文件。
- 2020年6月12日：引入了BiseNetV2作为LaneNet模型的骨干网络，提高了模型的实时分割性能。
- 2022年5月28日：针对用户在使用自定义数据进行模型推理时遇到的空掩码图像问题，提供了一些解决方案，主要涉及DBSCAN聚类参数的调整。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
