【车道线】车道线检测代码复现---lanenet(小白篇)
论文题目:Towards End-To-End Lane Detection:an Instance Segmentation Approach.
代码github:https://github.com/yanganlan0310/lanenet-lane-detection.git
论文:https://arxiv.org/abs/1802.05591
笔者运行环境:
ubuntu 18.04
cuda10.0
cudann 7.5
其余的按照requirements.txt;
基本过程:下载代码;新建虚拟环境(使用anaconda3);进入虚拟环境中;安装需要的包;进入代码所在目录;阅读READ.ME,运行代码;
具体过程:大家可以看一下这两位博主,写的很好;
无人驾驶环境感知 | 01 车道线检测网络LanNet原理及实现_不积跬步,无以至千里!-CSDN博客
Lanenet车道线检测 --运行别人代码(1)_bufengzj的博客-CSDN博客_lanenet车道线检测
但是我要补充一些很重要,一些博主没有细写的内容;
注意事项:
- 运行代码之前,需要在源代码中添加路径(运行哪个源代码,就在哪个代码文件中添加,看命令),要不然会出错。如图:
READ.ME :
You can test a single image on the trained model as follows```
python tools/test_lanenet.py --weights_path /PATH/TO/YOUR/CKPT_FILE_PATH
--image_path ./data/tusimple_test_image/0.jpg
打开:tools/test_lanenet.py文件,在里面添加路径,如图:
通过:import sys
2. 提前下载好 weights files,并且放在指定的文件夹里面:
可以自己去下载,github 上有链接,如果不能翻墙的话,我这有压缩包的百度云链接(大家不要乱下载weights files,下载原版的,如果你是小白的话,要不然会出现出现错误)
百度云链接: 百度网盘 请输入提取码 密码: mbjp
You can test a single image on the trained model as follows```
python tools/test_lanenet.py --weights_path /PATH/TO/YOUR/CKPT_FILE_PATH
--image_path ./data/tusimple_test_image/0.jpg
需要把上面的 --weights_path 改掉,推荐:--weights_path /xxx/lanenet-lane-detection/model/tusimple_lanenet/tusimple_lanenet.ckpt
比如你的文件:tusimple_lanenet.ckpt.data-00000-of-00001
要写成:tusimple_lanenet.ckpt ;删除: .data-00000-of-00001
之后就可以运行了,这是对单个照片的检测;
3.对数据集的检测:
数据集很大,自己下载,下载路径是这个(github 上有链接),需要文明上网,数据集25G左右:
或百度云链接: 百度网盘 请输入提取码 密码: if0b
命令:
在源码中添加路径;把image_dir weighs_dir save_dir 改成你自己的路径就行了
4.最后一点,大家一定要仔细看READ.ME.
运行结果:(单张图片)
致谢:
无人驾驶环境感知 | 01 车道线检测网络LanNet原理及实现_不积跬步,无以至千里!-CSDN博客
Lanenet车道线检测 --运行别人代码(1)_bufengzj的博客-CSDN博客_lanenet车道线检测
用 .pth 文件附加 Python 模块搜索路径 | 隔叶黄莺 Yanbin Blog - 软件编程实践
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