LaneNet车道线检测代码复现过程

2024-10-13

LaneNet车道线检测代码复现过程

简介

本仓库提供了一个用于车道线检测的代码复现过程，基于LaneNet算法。该资源文件包含了复现LaneNet车道线检测效果所需的所有必要文件和步骤。

内容概述

  • 模型权重文件：包含了预训练的LaneNet模型权重，用于车道线检测。
  • 代码文件：包括了LaneNet算法的实现代码，以及测试脚本。
  • 配置文件：列出了运行代码所需的相关库及其版本。

使用步骤

  1. 下载并解压文件：
    • 下载本仓库提供的压缩包并解压。
    • 注意：解压后的model文件夹下包含New_Tusimple_Lanenet_Model_Weights权重文件，这是复现效果的关键。
  2. 修改路径：
    • 打开tools文件夹下的test_lanenet.py文件，根据你的实际路径修改相关路径。
    • 示例： 
      import sys
sys.path.append('C:/Users/Lenovo/Desktop/lanenet-lane-detection-master')
sys.path.append('C:/Users/Lenovo/Desktop/lanenet-lane-detection-master/config')
sys.path.append('C:/Users/Lenovo/Desktop/lanenet-lane-detection-master/data_provider')
sys.path.append('C:/Users/Lenovo/Desktop/lanenet-lane-detection-master/lanenet_model')
sys.path.append('C:/Users/Lenovo/Desktop/lanenet-lane-detection-master/tools')
  3. 运行测试脚本：
    • 在lanenet-lane-detection-master文件夹下运行以下命令： 
      python tools/test_lanenet.py --weights_path model/New_Tusimple_Lanenet_Model_Weights/tusimple_lanenet_vgg.ckpt --image_path data/tusimple_test_image/0.jpg
    • 注意：pictures文件夹用于保存检测结果的图片，源码中没有这个文件夹，需要自行创建。
  4. 测试效果：
    • 使用提供的测试图片进行检测，效果良好。
    • 也可以使用自己的图片进行检测，但需注意图片分辨率应为1280X720。

注意事项

  • 确保Python版本为3.5.2，并安装requirements_new.txt中列出的相关库。
  • 如果使用自己的数据集进行测试，效果不佳可能是由于图片分辨率不匹配，需调整分辨率至1280X720。

更新记录

  • 2020年6月11日：修复了图片分辨率不匹配导致车道线检测效果不佳的问题。
  • 2021年10月31日：新增了一个简单的上位机程序，用于显示检测结果。

贡献

欢迎提交问题和改进建议，帮助我们完善这个项目。

许可证

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