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【PINet】车道线检测代码复现过程

发布于2020-06-24 12:16     阅读(413)     评论(0)     点赞(5)     收藏(4)


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PINet车道线检测是什么,就不多介绍了,可以看看原文,重点讲解一下效果复现过程。
https://arxiv.org/pdf/2002.06604.pdf

可以下载Github上的源码,也可以下载我上传百度云的源码。链接:https://pan.baidu.com/s/1T82o6BSHhrPw759I1vY6mQ
提取码:37ge

注意:Github上的有部分小问题,比如代码缩进等等(可能是作者上传的时候没有注意吧),需要自己修改一下。上传的是我自己测试过的,在服务器上跑的,能出结果。(之前出现过问题,numpy出问题了,一直报错)

Ubuntu18.04、GPU、CUDA(必须有CUDA,没有的话需要改代码)
python3.6.9
基本库都装好了,比如pytorch、numpy等等。

  1. 下载源码。下载下来的可能就是如下图这个样子。想要复现效果,还需要自己添加修改些东西。
    在这里插入图片描述

  2. 源码下载下来之后,然后就是下载数据集Tusimple。我已上传百度云,可自行下载。https://pan.baidu.com/s/1htTlI4T194hPPs38k4wztA
    提取码:qn0e
    我测试的时候,就用了20张图片,所以没必要将全部下载下来。

  3. 下载完成之后,在根目录下新建一个文件夹,Tusimple,里面放的就是测试的图片。Tusimple下还有test_set、clips、0530、1492626047222176976_0这些文件夹,20张图片就放在1492626047222176976_0这个文件夹里面。(这样做是为了顺应作者的源码,当然也可以自己新建图片存放文件夹,记住路径就行了)
    在这里插入图片描述

  4. 测试数据集准备完了之后,就需要修改一些文件路径了。这里面需要修改的有test.py、agent.py、parameters.py三个文件。

test.py:
63行——改成自己的测试视频路径(不测试视频,就不用管)
82行——改成自己的测试图片路径
192行——两个p.grid_y加上int,强制转换,int(p.grid_y)。(我运行的时候报错了,所以我改了)

agent.py:
245246247行:缩进有问题,调整跟244行一样就行了。

parameters.py:
22行:这个是调整测试模式的,0代表测试数据集所有图片;1代表测试视频;2代表测试某一张图片;默认是3,忘了是啥
5152行:改成自己数据集的路径。
585960行:grid_y、grid_x加int。(我这里报错了,所以我加了)

以上是需要修改的或者需要注意的地方。行数和我写的可能会有出入,看清楚再改。

  1. 所有准备好了之后,运行python test.py就可以测试效果了。【一定要注意,选好模式,0、1、2、3】
  2. 以上是下载github的源码复现步骤,如果下载我上传的,只需要注意相关路径即可,部分内容我已经修改过了(也可能因为相关库版本不对而报错,多尝试几次就好了)。经过测试,可以实现车道线检测效果。检测视频,大概10fps左右,快的话能达到20-30fps。

检测效果还不错:下面是一张Tusimple数据集的检测图片。
在这里插入图片描述
视频没有保存下来,放一张视频图片。

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所属网站分类: 技术文章 > 博客

作者:你太美丽

链接: https://www.pythonheidong.com/blog/article/427835/feeb63bddea6dc1bec06/

来源: python黑洞网

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