车道线检测-模型转换-前向验证

最新推荐文章于 2024-04-15 18:01:47 发布
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分类专栏： 自主驾驶 文章标签： caffe 深度学习 神经网络
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pandamax/article/details/120820316
该项目利用PINet实现车道线检测，支持VIL-100数据集训练，并能将模型转换为onnx和caffe格式。模型优化包括裁剪、简化及BN层合并，确保转换前后一致性并进行前向测试。提供车道线检测的演示。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

车道线检测

  • 该项目使用 PINet 作为车道检测器，支持 VIL-100 的训练。 同时项目支持模型转换，包括onnx和caffe格式，以及模型部署前的模型前向加速处理。模型前向加速主要包括模型裁剪、简化和合并BN层。 同时，还包括模型转换后的一致性验证、余弦相似度。
  • 项目github地址 Use PINet As an Lane Detetctor，项目简要说明
    • 环境配置
    • 数据集下载链接、数据集解析和转换
    • 模型训练和测试
    • 模型裁剪、模型MACs计算
    • 模型转换onnx、caffemodel，模型简化，bn层合并
    • 转换后的模型一致性验证，前向测试
    • 车道线检测demo
时间序列-前移验证
cunzai1985的博客
09-22 1689
时间序列交叉验证 时间序列-前移验证 (Time Series - Walk Forward Validation) Advertisements 广告 Previous Page 上一页 Next Page 下一页 In time series modelling, the predictions over time become less and less a...
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06-15
车道线检测是自动驾驶和智能交通系统中的关键技术之一，它能够帮助车辆实时识别道路边界，确保行车安全。在本文中，我们将深入探讨如何使用Python来实现这一功能，主要涉及图像处理和计算机视觉领域的知识。 首先，...
013_模型验证
weixin_33701251的博客
06-03 350
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前向验证对于模型的更新作用
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03-14 1920
首先，让我们看一个小的单变量时间序列数据，我们将用作上下文来理解这三种回测方法：太阳黑子数据集。该数据集描述了刚刚超过 230 年（1749-1983 年）观察到的太阳黑子数量的每月计数。 数据集显示了季节之间差异很大的季节性。 首先对数据集进行训练-测试划分： 使用多个训练测试拆分将导致训练更多模型，进而更准确地估计模型在未见数据上的性能。 训练-测试拆分方法的一个限制是，训练的模型在测试集中的每个评估中被评估时保持固定。 这可能是不现实的，因为模型可以在新的每日或每月观察可用时重新训练。下一节将解决
Onnx：前向验证准确性（onnx模型与pth结果对齐）
Felaim的博客
12-02 3055
Onnx模型前向验证 说明： 下方代码对应的是模板代码 onnx_path是对应onnx的路径，data_path是pth模型前向保存的网络输入和网络输出 输出的打印比较多，可按照自己需求进行关闭 import onnxruntime import torch import pickle import numpy as np import onnx onnx_path = "***.onnx" data_path = "***.pkl" # 获取onnx网络的输出 model = onnx.load
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Joining667的博客
04-15 1918
本文主要目的是实现在PINet车道线检测的代码中嵌入YOLOv8的目标检测模块
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最新发布
05-02
通过分析 Ultra-Fast-Lane-Detection-v2 的源码，我们可以学习到如何将深度学习模型与传统的计算机视觉技术相结合，优化车道线检测的性能。同时，理解C++和Python的实现方式也有助于提升我们在跨平台项目中的开发...
车道线系数数据-来自实车验证
12-09
相机捕捉到的道路画面会被转换为灰度图像，接着通过边缘检测算法（如Canny算法）找出可能的车道线。然后，利用霍夫变换或其他曲线拟合方法，将这些边缘点聚合成连续的车道线模型，从而提取出车道线的系数。 车道线...
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12-14
这是因为许多车道线检测模型，如SCNN（Spatial Convolutional Neural Network），通常在灰度图像上操作，以减少计算量并简化问题。 3. **绘制车道线**：利用解析出的车道线坐标，代码会在灰度图像上绘制车道线。这...
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车道检测系统
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03-17 1584
是篇关于自动驾驶中车道检测技术的研究论文，标题为“Key Points Estimation and Point Instance Segmentation Approach for Lane Detection”，作者包括Yeongmin Ko、Younkwan Lee、Shoaib Azam、Farzeen Munir、Moongu Jeon和Witold Pedrycz。论文提出了一种名为Point Instance Network (PINet)的车道检测方法，该方法基于关键点估计和实例分割方法。
车道线检测（二）——使用MNN部署PINet
On my way
09-06 1307
使用MNN部署PINet网络实现车道线检测
车道线检测（一）——PINet论文阅读
On my way
09-04 3302
2020年的一篇论文，基于关键点检测和实例分割技术提出一个Point Instance Network（PINet）来检测车道线。网络中包含几个同时训练的stacked hourglass networks，可裁切后不用再训练直接使用来减小模型运算量。网络可适应不同数量的车道线，在TuSimple数据集和Culane数据集上获得不错的精度和较低的false postitve。
【PINet】车道线检测代码复现过程
酸梅果茶的博客
06-23 4136
PINet车道线检测是什么，就不用多介绍了，可以看看原文，重点讲解一下效果复现过程。 https://arxiv.org/pdf/2002.06604.pdf 可以下载Github上的源码，也可以下载我上传百度云的源码。链接： 注意：Github上的有部分小问题，比如代码缩进等等（可能是作者上传的时候没有注意吧），需要自己修改一下。百度云上的是我自己测试过的，在服务器上跑的，没有问题。 Ubuntu18.04、GPU、CUDA（CPU的没测试过） python3.5 基本库都装好了，比如pytorch
车道线检测
hnsdgxylh的专栏
04-23 396
车道线检测主要是利用直线检测出车道，预处理有畸变矫正摄像头，透视变换，霍夫变换等 PYTHON C++开发都可以做 一起做的小伙伴可以加Q 2830025146，一起改进算法 ...
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