culane

第二十章 LaneAF框架结构以及接入MMDetection3D模型（车道线感知）

二LaneAF接入openlane数据集2.1LaneAF文件结构|--README.md|--datasets#数据处理，返回img,seg,mask,af||--culane.py||--llamas.py
小酒馆燃着灯·2023-11-03 05:48

第二十二章 LaneAF框架结构以及接入MMDetection3D模型(车道线感知)

二LaneAF接入openlane数据集2.1LaneAF文件结构|--README.md|--datasets#数据处理，返回img,seg,mask,af||--culane.py||--llamas.py
小酒馆燃着灯·2023-11-03 05:36

基于UFLD-v2的改进：UFLD-v2-plus-pp

针对两个问题作了改进#1数据标注我用的culane数据做的测试。首先，需要把culane的数据改成labelme的格式，修改标出来的4条车道线的lable。白实线，白虚线，黄实线，黄虚线。
颐水风华·2023-10-05 03:25

[论文笔记] CLRerNet: Improving Confidence of Lane Detection with LaneIoU

ImprovingConfidenceofLaneDetectionwithLaneIoU.”arXivpreprintarXiv:2305.08366(2023).2023.05出的一篇车道线检测的文章,效果在CULane
zhwangye·2023-07-27 08:49

Keep your Eyes on the Lane: Real-time Attention-guided Lane Detection | LaneATT论文解读

它也是将CULane的F1指标刷新了，并且实时性上也能达到250+fps（轻量化版本）摘要现代车道检测方法在复杂的现实场景中取得了显著的性能，但许多方法在保持实时效率方面存在问题，这对自动驾驶车辆非常重要
Cv打怪升级·2023-02-03 02:41

车道线检测源码详解

源码链接见文末1.车道数据与标签下载数据下载地址：因为数据的规模比较大，源码中只包含了部分数据，能够供运行代码使用CULane:https://xingangpan.github.io/projects
樱花的浪漫·2023-01-31 16:03

车道线检测-lanedet

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：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
古月哥欠666·2023-01-09 14:34

labelme数据集标注制作culane格式数据集

0、MP4文件截图（saveframe.py）importcv2importoscap=cv2.VideoCapture("re.mp4")#xxx.mp4为文件名a=os.getcwd()+'\\re'#获取路径os.mkdir(a)frames_total=cap.get(7)print('frames_total:',frames_total)frames_need=250#生成的图片数，需
jason_lijiaxun·2022-12-09 11:10

车道线算法合集——各个车道线论文代码地址、算法总结、优劣分析

总结二、LaneNet2.1核心算法2.2总结三、End2endbyLeastSquaresFitting（CVPR2019）3.1核心算法3.2总结四、PINet五、LaneATT（CVPR2021Culane
我宿孤栈·2022-12-08 19:39

车道线检测数据集

TuSimple：一共72k张图片，位于高速路，天气晴朗，车道线清晰，特点是车道线以点来标注图片大小：1280x720VPGNet：一共20k张图片，卖点是恶劣天气情况，大雨，黑夜这种，下载需要填问卷CULane
wangzsh187·2022-12-07 18:58

如何使用Ultra-fast-lane-detection训练自己的数据(1)

1Ultra-Fast-Lane-Detection代码简读修改网络输入大小修改backboneUltra-Fast-Lane-Detection代码简读Ultra-Fast-Lane-Detection源码链接该代码中的配置如下：configs/culane.pyortusimple.py
qq_41669468·2022-12-07 07:51

基于Tusimple数据集在windows cpu上跑通车道线检测算法LSTR

基于Tusimple数据集在windowscpu上跑通车道线检测算法LSTRPS:基于CULane数据集在windowscpu上跑通车道线检测算法LSTR参考：https://blog.csdn.net
xywy2008·2022-12-03 08:37

基于CULane数据集在windows cpu上跑通车道线检测算法LSTR

基于CULane数据集在windowscpu上跑通车道线检测算法LSTR上一篇博客写了基于tusimple数据集在windowscpu上跑通LSTR测试的过程：https://blog.csdn.net
xywy2008·2022-12-02 02:04

Ultra-Fast-Lane-Detection方法测试自己的视频基于culane模型

Ultra-Fast-Lane-Detection方法测试自己的视频基于culane模型1.修改demo.py#-*-coding:GBK-*-importtorch,os,cv2frommodel.modelimportparsingNetfromutils.commonimportmerge_configfromutils.dist_utilsimportdist_printimporttor
小祥子ovo·2022-12-02 02:33

CULane车道线数据集介绍

原文链接：https://xingangpan.github.io/projects/CULane.html描述CULane是一个大规模的具有挑战性的数据集，用于行车道检测的学术研究。
Wincher_Fan·2022-12-02 02:32

车道线数据集详细介绍以及使用方法汇总——CULane Datasets、Tusimple、LLAMAS、ApolloScape（后续会持续更新）

车道线数据集一、CULaneDatesets1.1介绍1.2下载使用注意事项二、Tusimple2.1介绍三、LLAMAS四、APOLLOSCAPE五、数据集遍历脚本工具一、CULaneDatesets下载地址论文地址1.1介绍作者针对Caltech、Tusimple等数据集场景单一、数据量少、难度低等问题，用6辆车在北京不同时间录制了超过55小时，标注了133235张图片，超过TusimpleD
我宿孤栈·2022-12-02 02:57

nuScenes、Culane数据集、Camera选型及内参标定、TX2外接双目相机ZED

1：nuScenes数据集https://zhuanlan.zhihu.com/p/295549692nuScenes-mini-data点云数据集针对cuda10.0spconv版本安装cu100版本torch-1.3.0+cu100-cp37-cp37m-linux_x86_64.whltorchvision-0.4.1+cu100-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl2：C
SensorFusion·2022-12-02 02:56

LaneATT代码阅读理解

：https://github.com/lucastabelini/LaneATT代码结构：cfgs：默认/预设配置文件figures：README用到的图片libdatasetsculane.py:CULane
l_z_z_z·2022-12-02 02:54

LaneATT 源码解读与复现常见问题总结

label_json)3.CUDA11编译NMS失败（待解决）4.LaneATT，输出车道线类别（实线、虚线）一、源码解读1.1项目结构cfgs:默认/预设配置文件libdatasetsculane.py:culane
争渡！怎渡？·2022-12-02 02:23

CUlane数据集介绍

culane数据集是车道线检测的一个比较通用的数据集，是由SCNN这篇论文提出的。它是由安装在六辆由北京不同驾驶员驾驶的不同车辆上的摄像机收集的。收集了超过55小时的视频，并提取了133,235帧。
dream_loverm·2022-12-02 02:53

CULane测试的问题

第一步：安装opencv，参考如下网址：OPENCV安装https://docs.opencv.org/4.x/d7/d9f/tutorial_linux_install.html如果遇到非root权限问题，参考如下链接解决：cmakeinstall_Ubuntu16.04非root用户安装OpenCV4并使用g++/CMake编译_weixin_39860280的博客-CSDN博客注意4.x换成
l_z_z_z·2022-12-02 02:49

车道线检测laneatt算法实战CULane Datasets、Tusimple数据集——安装运行训练步骤

简单记录一下。1、配置、训练步骤可以新建一个虚拟环境，专门跑laneatt算法，方便管理。新建之后切换到该虚拟环境（博主的是叫laneatt）执行：condainstasllpytorchtorchvisiontorchaudiocudatoolkit=11.1-Cpytorch-cnvidia执行完毕之后可输入：pythonimporttorchprint(torch.__version__)以
我宿孤栈·2022-11-21 07:32

Ultra-Fast-Lane 车道线检测算法复现

采用的是基于点回归的方式,最终输出的是点,使用方程拟合车道线后计算轮胎和车道线的距离.Ultra-Fast-Lane:github地址,论文地址1.数据准备复现本文一个采用了三个公开数据集,分别是tusimple,CULane
五小白·2022-09-30 07:52

车道线数据集CULane处理

车道线数据集CULane处理裁剪0.前言目前使用较多的车道线数据集有2个，tusimple和culane，tusimple数据集图片原始分辨率为720P的，而culane数据集原始分辨率为1640x590
yang_njupt·2021-03-26 16:42

CULane数据集处理

数据集链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1kEgJCgZBxD1pitEBx61ZIA提取码：h1ln；官网下载的数据标签图是黑色的，但是如果放大看，里面其实不明显的像素值，因此我们只需使用opencv的阈值过滤函数将大于0部分的像素值设置成255（白色）就可以了。官网原图：修改后的图代码：importcv2ascvimportnumpyasnpimportmatplot
丹啊丹·2020-09-13 16:05

processing annotations of CULane:fatal error: opencv2\highgui.hpp: No such file or directory

#项目地址：https://github.com/XingangPan/seg_label_generate#编译错误：fatalerror:opencv2\highgui.hpp:Nosuchfileordirectory#原因：因为opencv2和opencv3文件目录不同造成。#解决：1.修改MakeFileOPENCV=-I/usr/local/include/opencv4/`pkg-c
coding_zhang·2020-08-24 00:24

道路线检测数据库（lane_detection)，文章以及GitHub

paperswithcode.com/sota/lane-detection-on-tusimple数据库连接：https://github.com/TuSimple/tusimple-benchmark/issues/3CULane
Miniebin·2020-07-29 16:57

LaneNet代码实现细节以及遗留问题

2.在CULane的数据集上进行训练和测试。3.可以考虑结合CULane中提到的卷
stesha_chen·2020-07-11 23:58

车道线检测数据集

/datasets/caltech-lanestuSimpleLane6Kline未标注是https://github.com/TuSimple/tusimple-benchmark/issues/3CULane133Kline
jiangxiaoju·2020-06-26 01:24
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