车道线检测-lanedet

news2024/11/25 14:37:07

源码:https://github.com/Turoad/lanedet
这是一个常见的检测网络整合版本,目前包括的检测网络有:
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模型论文介绍

SCNN,RESA论文介绍,UFLD介绍,laneNet|其它相关模型,LaneATT介绍

数据集介绍

主要是CULane与TuSimple两个数据集

代码测试

这里主要测试了下基于RESA框架的resnet34模型和CULane数据集

由于电脑gpu只有一个没办法训练,只能下载CULane的测试数据集进行测试以验证模型以及代码可行性,期间也尝试运行了RESA官方代码,发现评估还需要安装编译源码,过于麻烦,放弃尝试,直接使用本集成源码即可。

测试时也遇到一些问题:

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报了上面错误,尝试了各种办法都没有解决,没办法只能从问题根源找问题,根据下面提示发现是config.py配置文件的问题izhi

def _file2dict(filename):
        filename = osp.abspath(osp.expanduser(filename))
        check_file_exist(filename)
        if filename.endswith('.py'):
            with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_config_dir:
                temp_config_file = tempfile.NamedTemporaryFile(
                    dir=temp_config_dir, suffix='.py')
                temp_config_name = osp.basename(temp_config_file.name)
                shutil.copyfile(filename,
                                osp.join(temp_config_dir, temp_config_name))
                #temp_module_name = osp.splitext(temp_config_name)[0]
                temp_module_name = osp.splitext("1.py")[0]
                #sys.path.insert(0, temp_config_dir)
                sys.path.insert(0, "/home/disk/qizhongpei/projects/lane-detection/resa/tmp")
                Config._validate_py_syntax(filename)
                mod = import_module(temp_module_name)
                sys.path.pop(0)
                cfg_dict = {
                    name: value
                    for name, value in mod.__dict__.items()
                    if not name.startswith('__')
                }
                # delete imported module
                del sys.modules[temp_module_name]
                # close temp file
                temp_config_file.close()

找到文件中上面代码,其实从错误地方也可以看出,本来是要产生temp临时文件,但是并没有生成文件,于是进行了每行代码测试,发现是下面代码的问题,filename是要进行配置的py文件,再复制到临时文件时出现了乱码,没办法电脑加密惹的祸,于是不进行读取临时文件,直接读取一份复制文件不也可以吗
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迫不及待随便找了一张图片测试下,结果如下
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What?,看到上面的图是怀疑是网络模型的问题还是自己改代码的问题,按说大佬训练的模型不至于这样啊,于是又找了几张图片测试下
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哎,发现有的可以测到啊,首先代码改的没问题,看了数据集介绍才知道,这个数据集主要场景是直道且是城区的,所以对弯道测试效果不准,经过数据集进行测试,结果如下,准确度并不高感觉,还是要根据场景选择或者自己制作数据集训练
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