PaddleX助力自动驾驶：基于YOLOv3的车辆检测与车道线分割实践

自动驾驶技术一直是人工智能领域的研究热点之一。在实现安全可靠的自动驾驶系统中，车辆检测与车道线分割是至关重要的任务。本文将介绍如何利用PaddleX和YOLOv3模型实现车辆检测与车道线分割，并提供相应的源代码。

车辆检测任务是自动驾驶系统中的基础任务之一，它可以帮助车辆识别周围环境中的其他车辆，并进行相应的决策。而车道线分割任务则主要用于识别道路的车道线，从而帮助车辆保持正确的行驶轨迹。

在本实践中，我们将使用PaddleX，这是一个基于PaddlePaddle深度学习框架的高层API，它提供了简单易用的接口，方便我们进行模型训练和推理。

首先，我们需要安装PaddleX。可以使用以下命令来安装：

pip install paddlex

安装完成后，我们可以开始编写代码。

import paddlex as pdx

# 初始化模型
model = pdx.load_model('YOLOv3')