基于深度神经网络LaneNet的车道线检测及ROS实现----笔记

本文的参考博客:

https://adamshan.blog.youkuaiyun.com/article/details/90578382

ros源代码:

https://github.com/AbangLZU/LaneNetRos

原博客分享的模型权重下架了,故又在网上找到了个模型权重分享下:

在github上找到的:
https://github.com/MaybeShewill-CV/lanenet-lane-detection
模型下载地址:
https://www.dropbox.com/sh/0b6r0ljqi76kyg9/AADedYWO3bnx4PhK1BmbJkJKa?dl=0

讲模型权重放在model/new_model文件夹下面:
在这里插入图片描述
lanenet.launch文件中查看加载模型的位置是否需要更改:

<launch>

    <arg name="image_topic" default="/kitti/camera_color_left/image_raw"/>
    <arg name="output_image" default="/lane_images"/>
    <arg name="output_lane" default="/Lane"/>
    <!-- <arg name="weight_path" default="$(find lane_detector)/model/tusimple_lanenet/tusimple_lanenet_vgg_2018-10-19-13-33-56.ckpt-200000"/> -->
    <arg name
评论 19
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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