车道线检测-模型转换-前向验证

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
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