YOLOP

【freespace】TwinLiteNet: An Efficient and Lightweight Model for Driveable Area and Lane Segmentation

莫克_Cheney·2024-01-10 04:25

深度学习实战66-基于计算机视觉的自动驾驶技术，利用YOLOP模型实现车辆区域检测框、可行驶区域和车道线分割图

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战66-基于计算机视觉的自动驾驶技术，利用YOLOP模型实现车辆区域检测框、可行驶区域和车道线分割图。

微学AI·2023-12-14 21:11

【趣味随笔】YOLO的“进化史”极简版（YOLO v1--＞YOLOP）

：如果你也对机器人、人工智能感兴趣，看来我们志同道合✨：不妨浏览一下我的博客主页【https://blog.csdn.net/weixin_51244852】：文章若有幸对你有帮助，可点赞收藏⭐不迷路：内容若有错误，敬请留言指正！原创文，转载请注明出处文章目录YOLOv1YOLOv2YOLOv3YOLOv4YOLOv5YOLOv6YOLOv7YOLOv8YOLOXYOLOPYOLOv1YouOnl

嵌小超·2023-11-11 11:29

AI项目十六：YOLOP 训练+测试+模型评估

通过正点原子的ATK-3568了解到了YOLOP，这里记录下训练及测试及在onnxruntime部署的过程。

殷忆枫·2023-10-15 19:11

C++实现YOLOP

C++实现YOLOP一、简介使用OpenCV部署全景驾驶感知网络YOLOP，可同时处理交通目标检测、可驾驶区域分割、车道线检测，三项视觉感知任务，依然是包含C++和Python两种版本的程序实现onnx

AI从入门到实践·2023-08-29 17:00

自动驾驶多任务框架 MultiTask V3、HybridNets和YOLOP比较

目标检测和分割是自动驾驶汽车感知系统的两个核心模块。它们应该具有高效率和低延迟，同时降低计算复杂性。目前，最常用的算法是基于深度神经网络的，这保证了高效率，但需要高性能的计算平台。在自动驾驶汽车的场景下，大多使用的都是计算能力有限的嵌入式平台，这使得难以满足上述要求。但是作者可以通过使用适当的架构、表示（降低数值精度、量化、修剪）和计算平台来降低网络的复杂性。在本文中，作者关注第一个因素——使用所

@BangBang·2023-07-19 07:32

YOLOP三合一：车辆检测+道路面分割+道路线分割

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。

智云视图·2023-04-12 08:34

python opencv 图像数据网络传输

在笔记本电脑上运行YOLOP模型进行freespace分割的推理，然后将分割结果返回到工控机，从而快速实现深度学校模型的部署测试。

。 7.·2023-02-02 10:34

人工智能之YOLOP v2来啦 | YOLOv7结合YOLOP的多任务版本，超越YOLOP以及HybridNets

YOLOP-v2模型在具有挑战性的BDD100K数据集上的准确性和速度方面实现了新的最先进(SOTA)性能。特别是与之前

大数据AI人工智能专家培训讲师叶梓团队·2023-02-01 12:18

YOLOP 论文笔记

YOLOP:YouOnlyLookOnceforPanopticDrivingPerceptionYOLOP论文链接:https://arxiv.org/abs/2108.11250v5一、ProblemStatement

Tianchao龙虾·2023-02-01 12:18

YOLOP——全景驾驶感知理论解读与实践上手

前言YOLOP是华中科技大学研究团队在2021年开源的研究成果，其将目标检测/可行驶区域分割和车道线检测三大视觉任务同时放在一起处理，并且在JetsonTX2开发板子上能够达到23FPS。

zstar-_·2023-02-01 12:16

目标检测系列算法:HybridNets端到端感知网络

据说：性能优于YOLOP。HybridNets:End-to-EndPerceptionNetwork论文与源码论文摘要：端到端网络在多任务处理中变得越来越重要。

源代码杀手·2022-12-22 22:40

Nvidia jetson测试yolop：目标检测+车道线检测+可行驶区域检测

yolop目标检测+车道线检测+可行驶区域检测yolop目标检测+车道线检测+可行驶区域检测-深度学习文档类资源-CSDN下载一、学习笔记YOLOP:YouOnlyLookOnceforPanopticDrivingPerception

Ponnyao·2022-12-22 22:39

HybridNets:多任务端到端感知网络目标检测+可行驶区域+车道线检测

端到端的多任务感知网络：目标检测、车道线检测、可行驶区域分割，性能优于YOLOP，速度可实时。论文HybridNets:End-to-EndPerceptionNetwork，代码已开源。

暧昧的呆呆猫·2022-12-22 22:05

Onnxruntime之YOLOP部署过程记录

文章目录YOLOP简介导出ONNX模型OnnxruntimeC++部署cmakelists.txt初始化加速器设置和选择创建会话获取输入和输出名字cv::Mat转张量前向推理分割后处理目标检测后处理docker

点PY·2022-12-21 11:35

yolop源码train.py学习

因为要做一个可行驶区域和车道线的任务，所以选了yolop，看他的刷榜还可以。yolop的算法解读后边找了链接再贴出来。

我真的太难了啊·2022-12-21 11:03

YOLOv6 ORT/MNN/TNN/NCNN C++推理部署

之前捏过很多YOLO系列的推理例子，比如YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOX、YOLOR和YOLOP等等。

DefTruth·2022-12-02 11:55

yolop代码解读

的专栏-CSDN博客pytorch中DDP使用（1）参数加载（2）模型转换成DDP模型（3）训练数据sampler，来使得各个进程上的数据各不相同（4）分布式模型的保存2、读取网络结构：models/YOLOP.py3

花花花哇_·2022-12-02 11:55

使用YOLOP进行目标检测和分割

代码：https://github.com/hustvl/YOLOP论文：https://arxiv.org/abs/2108.11250目录一.数据处理代码二.修改YOLOP代码位置1）默认参数的修改

猫猫与橙子·2022-12-02 11:25

更好、更快、更强的多任务全景感知YOLOPv2，目标检测、freespace、车道线检测

今年5月29日，小汤给大家分享了《端到端的多任务感知网络HybridNet，性能优于YOLOP》，论文HybridNets:End2EndPerceptionNetwork，代码已开源，在目标检测、车道线

StrongerTang·2022-11-28 23:50

端到端的多任务感知网络：目标检测、车道线、freespace，性能优于YOLOP。HybridNets: End-to-End Perception Network

端到端的多任务感知网络：检测、车道线、freespace，性能优于YOLOP。

StrongerTang·2022-11-28 23:49

多任务全景感知YOLOPv2:目标检测、freespace、车道线

今年年初出了一片《端到端的多任务感知网络HybridNet，性能优于YOLOP》，论文HybridNets:End2EndPerceptionNetwork，代码已开源，在目标检测、车道线、freespace

@BangBang·2022-11-28 22:07

《点满舔狗相关技能以后，不知为何就转码了》之YOLOP,YOLOPV2推理入门教学

首先在GitHub上把yolop和yolopv2的源代码下下来，这里比较良心的是，yolop的源代码里面就已经有权重文件了，不需要另外下载，所以直接使用即可，yolopv2的权重文件需要自己下。

深度学习鲨我·2022-11-24 19:28

公众号内容拓展学习笔记（2022.3.9）

公众号内容拓展学习笔记（2022.3.9）今日要点【YOLOP解读】基于YOLO改进的全景驾驶感知网络，可同时处理三大视觉任务！

CV_七少·2022-11-22 12:46

YOLOPv2: Better, Faster, Stronger for Panoptic Driving Perception（翻译）

YOLOPv2来啦|YOLOv7结合YOLOP的多任务版本，超越YOLOP以及HybridNets注：这篇文章相较于YOLOP改动较少，主干网络改为E-ELAN、可行驶区域分割分支接在主干网络的末端、车道线损失函数改为

贰叁z·2022-11-20 22:27

【YOLOP代码阅读记录】

深度学习中Python常用知识点在学习YOLOP的过程中，记录python及Pytorch教程，深度学习知识点。

仰望星空--123·2022-11-20 18:03

【目标检测】52、YOLOP | 一次就能完成全景驾驶的三大任务

文章目录一、背景二、方法2.1Encoder2.2Decoder三、效果论文：YOLOP:YouOnlyLookOnceforPanopticDrivingPerception代码：https://github.com

呆呆的猫·2022-11-07 17:57

在Opencv-DNN-YoloP代码中加入推理视频流代码python版本

原github链接：https://github.com/hpc203/YOLOP-opencv-dnn源代码：importcv2importargparseimportnumpyasnpclassyolop

小祥子ovo·2022-10-03 07:01

YOLOP个人数据代码复现

一.YOLOP算法介绍YOLOP算法是用于全景驾驶感知算法！

五小白·2022-09-30 07:52

自动驾驶方向论文

一、检测+可行驶区域+车道线检测1、yolop（2021.08）参考：论文：https://arxiv.org/abs/2108.11250代码：https://github.com/hustvl/YOLOP

花花花哇_·2022-08-13 07:53

论文阅读-多任务(2021)-YOLOP:用于自动驾驶目标检测与语义分割的实时多任务模型

YOLOP论文：YOLOP:YouOnlyLookOnceforPanopticDrivingPerception地址：https://paperswithcode.com/paper/yolop-you-only-look-once-for-panoptic-driving

不会算命的赵半仙·2022-08-13 07:15

自动驾驶之分割论文、代码合集

文章目录2021YOLOP:YouOnlyLookOnceforPanopticDrivingPerception（鸟瞰图）FIERY:FutureInstancePredictioninBird’s-EyeViewfromSurroundMonocularCameras2022HybridNets

点PY·2022-08-13 07:12

Yolov5同时进行目标检测和分割分割

整体框架上图是在yolop模型上

LeeCW2022·2022-07-14 07:47

YOLOP 训练+测试+模型评估

文章目录前言一、环境搭建二、测试三、训练3.1下载数据集3.2在./lib/config/default.py中修改相关参数四、模型评估五、可能遇到的报错5.1测试视频报错IndexError:booleanindexdidnotmatchindexedarrayalongdimension0;dimensionis1536butcorrespondingbooleandimensionis144

[空--白]·2022-04-10 18:49

【自动驾驶论文阅读笔记——精读YOLOP】

[阅读心得]自动驾驶经典论文——YOLOP写在前面1.Abstract2.Introdunction3.YOLOP3.1Overview3.2Encoder3.3Decoder3.4LossFunction3.5TrainingParadigm4

书玮嘎·2022-02-14 07:54

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