YOLOP三合一:车辆检测+道路面分割+道路线分割

本文介绍了YOLOP,一个基于YOLO V5的目标检测模型,通过添加两个头部实现了车辆检测、道路面分割和道路线分割。在NCNN平台上实现实时运行,虽然速度较慢但效果尚可。作者分享了在Android设备上的运行体验,并提供了相关APP下载链接。

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

【前言】

原本想写AdderNet的,但这东西有点难顶,GPU训练显存用量明显不对劲,我的小显卡练个resnet20炸显存了,换成CPU炼,炼到天黑都跑不了多少个epoch,不折腾了。中间折腾的时候看到了华科的这个YOLOP的,所以这次就写这个好了。最近事情特别多,有点忙,而且YOLOP这个工作很简单,我也就随便写写算了。

以下解读与见解均为我的个人理解,要是我有哪里曲解了,造成了不必要的麻烦,可以联系我删除文章,也可以在评论区留言,我进行修改。也欢迎大家在评论区进行交流,要是有什么有意思的paper也可以留言,我抽空看一下也可以写一些。正文内容中的“作者”二字,均是指paper的作者,我的个人观点会显式的“我”注明。而文中的图基本都是从paper上cv过来的,我也没本事重做这么多的图,况且作者的图弄得还挺好看的。

Paper基本信息

题目:YOLOP: You Only Look Once for Panoptic Driving Perception

作者:Dong Wu, Manwen Liao, Weitian Zhang Xinggang Wang, 是来自华科的研究团队

链接:https://arxiv.org/abs/2108.11250

Github:

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