车道线检测公开数据集添加类别信息

原创 已于 2022-09-13 15:37:37 修改 · 888 阅读 · 3 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#人工智能

于 2021-11-04 15:20:46 首次发布
本文介绍了一种在开源数据集culane和tusimple的基础上进行车道线类别信息增强的方法，新增了白实线、白虚线、黄实线和黄虚线四种车道线类型。
OpenCV实现曲线车道线的检测
10-26 1539
相机校准与图像预处理的深度集成：项目首先引入了相机校准模块，通过提取标定图像中的角点来计算相机的内参矩阵和畸变系数。利用这些参数对输入图像进行去畸变处理，使得车道线检测模型能够在不同相机视角下保持一致的检测精度。这种基于图像校正的预处理步骤大大提升了模型在复杂路况和多视角下的鲁棒性。多特征提取与融合策略：项目在图像预处理中采用了Sobel算子、色彩空间变换（如HLS和Lab空间）以及自定义阈值筛选等多种方法，提取了丰富的边缘与颜色特征，并通过加权融合策略生成车道线候选区域的特征图。
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的实时车道线与目标检测多任务实现（中）
qq_36130719的博客
01-20 671
UFast提出将车道线检测过程看作为在全局特征上基于行方向选择特征锚点， 在行上进行车道点的选择，可以显著降低计算成本[ 17]。并且在全局特征图上使用 一个大的感受野可以更好的理解场景，如图2-9所示。 除分类损失外，进一步提出两个损失函数，由于车道线是连续的，相邻锚点 应该相互靠近，连续性是通过约束分类向量在相邻行锚点的分布来实现的，为了 约束车道点的位置关系，提出了车道线形状损失和结构损失，如公式(2-20)(2-21)从划分的角度而言，在行锚选择上，划分的间距为可变的，在UFast中每隔 10个像素
CULane数据集处理，可用于后续车道线检测
charly
01-16 3950
CULane数据集处理，将标注点显示到图片上，用于后期Fast-CNN检测 以下是源码 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Jan 15 17:22:54 2021 @author: yuyanchuan """ import os import cv2 import numpy as np from time import sleep basedir=r'D:\BaiduNetdiskDownload\CULane' def get_laneDa
车道线检测各种文档合集
09-22
各种车道线研究的方法，形态学，阈值分割，边缘检测，霍夫变换等方法
车道线数据集统计
m0_46416211的博客
12-05 3008
拍摄介绍：视频分别是从美国不同的地方收集的，涵盖了美国4个区的不同的天气状况，包含晴天、阴天和雨天以及在白天和夜天的不同时间。数据类型：包含白天（非雨天、雨天、大雨天）、夜晚的数据，同时包含了各种车道线类型，三周驾驶，以及其他不同类型的车道标识（左转箭头、直行箭头、斑马线等）。标签：总共有10个类别的车道线，（单白实心、单白虚线、单黄实心、单黄虚线、双白实心、双黄实心、双黄虚线、双白实心虚线、双白虚线实线、双实白黄。图片数量：10万张（训练：70000，验证：10000，测试：20000）。
车道线检测调研(1) 参考资料以及数据集
清欢
04-25 2317
文章目录0. 前言1. 车道线检测资料汇总2. 常用数据集介绍2.1 Tusimple2.2 CULane dataset 0. 前言 总目标：一周内调研车道线检测，寻找合适的Demo跑通。 小目标： 汇总车道线检测较好的资料 了解相关数据集的形式 了解SOTA方法以及开源代码 本文内容就是小目标的前两部分 车道线检测应该分为折线预测与分割预测两类 目前只关心前者 1. 车道线检测资料汇总 Github Awesome 系列汇总：amusi/awesome-lane-detection
车道线CULane数据集转换代码
12-14
车道线检测SCNN中使用CULane数据集转换代码，将json文件转换为灰度图像
向智能辅助驾驶的道路车道线检测算法研究
huanghm88的专栏
03-12 1737
随着智能辅助驾驶技术的快速发展，道路车道线检测作为其关键技术之一，对于保障行车安全和提高驾驶自动化水平具有重要意义。本文深入研究了现有的道路车道线检测算法，分析了其原理、优缺点以及适用场景。通过对比不同算法在准确性、实时性和鲁棒性等方面的表现，探讨了当前车道线检测算法面临的挑战，并提出了相应的改进方向和未来研究趋势，旨在为智能辅助驾驶系统中车道线检测技术的进一步优化提供参考。
如何使用 YoloV8 实现车道线检测系统 或 YoloV8 车道线检测教程
05-02
好的，用户现在想查找关于如何使用YOLOv8实现车道线检测系统的教程或指南。我需要先回顾之前的对话和相关引用，看看有什么信息可以帮到他。用户之前的问题是关于YOLOv8的车道线检测，现在需要具体的实现步骤。 首先...
基于循环特征位移聚合器的车道线检测（RESA: Recurrent Feature-Shift Aggregator for Lane Detection）
Wincher's blog
03-28 6014
2021年的车道线检测新方法。 官方公开视频、论文、源码： https://www.bilibili.com/video/BV1664y1o7wg https://arxiv.org/abs/2008.13719 https://github.com/ZJULearning/resa （该视频对现有车道线检测方法进行了分类、归纳总结，很完善。建议食用） 基于深度学习的车道线检测方法可分为如下几类： 实例分隔。例：LaneNet 语义分隔。例：SCNN 网格化。 多项式。 基于Anchor。 本方法是
2022-车道线检测综述
热门推荐
u012932320的博客
06-22 1万+
车道线检测综述
车道线检测 (Lane Detection) —— 基于YOLOv12和TuSimple Lane Dataset的深度学习实践
最新发布
YOLO
06-09 783
TuSimple Lane Dataset 是车道线检测领域的经典公开数据集，包含多种天气、路况下的车道线图像及其标注信息。3626张训练图像，2782张测试图像图片尺寸：1280×720，前向车载摄像头视角标注格式：每张图片对应4条车道线的点集坐标YOLOv12是YOLO家族中最新版本，集成了Transformer模块、增强的特征融合机制，提升了对细长目标的检测效果。轻量高效，适合实时应用强大的特征提取能力，尤其擅长处理细长结构目标端到端训练，无需复杂后处理。
车道线检测 (LaneDetection) — 基于TuSimple Lane Dataset与YOLOv10的深度学习实现
YOLO
05-28 884
随着自动驾驶技术的发展，车道线检测作为辅助驾驶系统(ADAS)的关键模块之一，其准确性和实时性对驾驶安全有着重要影响。车道线检测能够帮助车辆理解道路环境，保证车辆在车道内安全行驶，避免交通事故。本文将介绍如何利用深度学习最新模型YOLOv10，结合公开的TuSimple车道线数据集，完成一个高效准确的车道线检测系统，并附带一个简易UI界面供实时检测演示。YOLOv10是YOLO系列的最新版本，继承了YOLOv5的高效架构，进一步提升准确率和速度。轻量化设计，适合实时检测。
车道线数据集详细介绍以及使用方法汇总——CULane Datasets、Tusimple、LLAMAS、ApolloScape（后续会持续更新）
qq_37346140的博客
10-19 7731
车道线数据集详细介绍，下载地址，使用方法汇总——CULane Datasets、Tusimple、LLAMAS、ApolloScape（后续会持续更新）
车道线数据集
进击的菜鸟
02-20 4509
常用的公开车道线数据集合 ApolloScape 论文:The ApolloScape Open Dataset for Autonomous Driving and its Application 简介: 百度2018年公开（CVPR2018 workshops），包含多种道路目标的语义标签（车辆、车道等等），同时也有3D点云信息 评估准则：mAP CULane 论文:Spatial as deep: Spatial CNN for traffic scene unde..
车道线检测数据集
wangzsh187的博客
11-30 7396
包含有车道线标注的数据集如下： 2017年： Mapillary：一共25k张图片，数据采集于6大洲，貌似还有付费版，下载需要提交申请 TuSimple：一共72k张图片，位于高速路，天气晴朗，车道线清晰，特点是车道线以点来标注 VPGNet：一共20k张图片，卖点是恶劣天气情况，大雨，黑夜这种，下载需要填问卷 CULane：一共98k张图片，包含拥挤，黑夜，无线，暗影等八种难以检测的情况，采数据用了6辆北京的出租车 2018年： BDD100k：120M张图片，伯克利大学推出的一个非常全面的数据集，
车道线检测分类--Lane Detection and Classification using Cascaded CNNs
qq_22751305的博客
03-10 3767
Lane Detection and Classifification using Cascaded CNNs 代码戳here 作者采用两个级联的CNN网络，完成了车道线的实例分割和分类。第一个CNN网络做车道线的实例分割，第二个CNN网络对车道线实例进行分类。论文采用TuSimple数据集。 实例分割 选择ERFNet作为主干网络，论文中...
图森TuSimple车道线检测数据集介绍
Wincher's blog
03-29 1万+
原文： https://github.com/TuSimple/tusimple-benchmark/tree/master/doc/lane_detection 数据集下载地址： 道路上的对象可以分为两大类：静态对象和动态对象。 车道标记是高速公路上的主要静态组成部分。 他们指示车辆以交互方式安全地在高速公路上行驶。 为了鼓励人们解决高速公路上的车道检测问题，我们发布了大约7,000个1秒钟长的20帧长的视频剪辑。 车道检测是自动驾驶中的一项关键任务，它为汽车的控制提供定位信息。 我们为此任务提供了视
tusimple车道线检测 处理自己的数据集 用自己的数据集训练模型
qq_40900196的博客
12-19 6819
标注数据 将自己的数据用labelme(至于如何安装和使用请自查)打开，然后选择线段或者点进行标注，标注完成之后会生成json格式的标注信息。 处理数据 处理得到的json文件，会生成这五个类型的文件 我这里使用的是批量转换.sh命令，代码如下（如你的数据是单个的你可用自带的命令来生成）： 单个数据转换 labelme_json_to_dataset <文件名>....
基于深度学习的车道线检测算法
04-18
### 基于深度学习的车道线检测算法实现方式及相关资料 基于深度学习的车道线检测算法已经成为自动驾驶领域的重要组成部分。以下是对其实现方式、相关资料和代码的详细介绍。 --- #### 1. CNN 跨层细化算法结合 Vision Transformer 在车道线检测中，融合高低层特征是非常重要的一步。为了充分利用这些特征，可以采用跨层细化算法[^1]。这种方法首先通过高层语义特征粗略定位车道线的位置，再利用低层细节特征对其进行精细化调整。此外，Vision Transformer 的引入使得模型能够更好地捕获全局上下文信息，从而进一步增强车道线的特征表示能力。 以下是这种架构的一个简单实现框架： ```python import torch.nn as nn class LaneDetectionNetwork(nn.Module): def __init__(self, backbone, transformer, iou_loss): super(LaneDetectionNetwork, self).__init__() self.backbone = backbone # 提取多尺度特征 self.transformer = transformer # 收集全局上下文信息 self.iou_loss = iou_loss # IoU 损失函数 def forward(self, x): low_level_features = self.backbone(x) # 获取低层特征 high_level_features = self.backbone.high_level_forward(x) # 获取高层特征 combined_features = self.fuse_features(low_level_features, high_level_features) global_context = self.transformer(combined_features) # 添加全局上下文 output = self.regress_lane(global_context) # 回归车道线位置 return output def fuse_features(self, low, high): # 实现特征融合逻辑 fused = low + high # 示例：简单的加权求和 return fused def regress_lane(self, features): # 实现车道线回归逻辑 return features.mean(dim=(2, 3)) # 示例：简化操作 ``` --- #### 2. YOLOv5 实现车道线检测 YOLO 系列模型以其高效的实时检测能力著称。YOLOv5 可以被用来快速实现车道线检测任务，并且支持自定义数据集训练[^2]。其核心优势在于速度与精度的良好平衡。 以下是使用 YOLOv5 训练车道线检测模型的主要步骤： 1. 准备数据集：将标注好的图片存放在指定目录下。 2. 修改配置文件：设置类别数、输入尺寸等参数。 3. 开始训练：运行官方脚本启动训练过程。 示例命令如下： ```bash # 下载 YOLOv5 并进入项目目录 git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git cd yolov5 # 安装依赖项 pip install -r requirements.txt # 启动训练 python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data dataset.yaml --weights yolov5s.pt ``` 其中 `dataset.yaml` 文件应包含路径指向训练集、验证集以及类别的描述。 --- #### 3. 数据集准备 对于车道线检测任务来说，高质量的数据集是必不可少的一部分。如果无法获得公开可用的大规模数据集，则可以选择创建自己的定制化数据集[^3]。例如 CARLA 自驾模拟器生成的数据就是一个不错的选择。 CARLA 数据集中包含了大量带标签的道路场景图像，可用于训练各种类型的车道线检测模型。具体存储结构如下所示： - `/input/lane-detection-for-carla-driving-simulator/train`: 训练样本； - `/input/lane-detection-for-carla-driving-simulator/train_label`: 对应的真实标记； - 类似地还有验证集 (`val`) 和测试集 (`test`)。 --- #### 4. 其他资源链接 除了上述提到的内容外，还有一些额外的学习材料可以帮助深入理解该主题： - **GitHub**: 大量开源项目可供参考，比如 [Lane Detection with Deep Learning](https://github.com/twangnh/pnp-detr)，这是一个实现了 PnP-DETR 方法的例子。 - **论文**: 探索最新的研究成果总是有益处的，《End-to-end Lane Shape Prediction Using Transformers》就是一篇值得阅读的文章。 - **教程博客**: 查找在线文档或者视频课程也是不错的途径之一。 --- ### 总结 综上所述，基于深度学习的车道线检测可以通过多种方式进行实现，包括但不限于 CNN 跨层细化配合 Vision Transformer 或者直接运用像 YOLOv5 这样的目标检测框架。无论采取哪种策略，都需要精心挑选合适的数据源并合理设计实验环境以便取得最佳效果。 ---
评论 17
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值