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UNetMultiLane 多车道线、车道线类型识别【训练+部署】

时间:2025/7/11 14:27:57来源:https://blog.csdn.net/zhangqian_1/article/details/139591990 浏览次数:0次

  基于UNet 分割模型增加了检测头来识别车道线的类型(单实线、双黄线等10种),同时可以识别出"所在车道"和"车道线类型"。

训练代码【训练练手代码】

1 数据说明

  基于开源数据集 VIL100。其中数据标注了所在的六个车道的车道线和车道线的类型。

  8条车道线(六个车道),对应的顺序是:7,5,3,1,2,4,6,8。其中1,2对应的自车所在的车道,从左往右标记。

  车道线的类别(10个类别):单条白色实线、单条白色虚线、单条黄色实线、单条黄色虚线、双条白色实线、双条黄色实线、双条黄色虚线、双条白色实虚线、双条白色黄色实线、双条白色虚实线。

说明示例:train.txt/JPEGImages/0_Road001_Trim003_frames/00045.jpg /Annotations/0_Road001_Trim003_frames/00045.png 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1 2 10 2 1标签说明: 
/JPEGImages/0_Road001_Trim003_frames/00045.jpg 图片 /Annotations/0_Road001_Trim003_frames/00045.png 分割标签(png的p模式存储的标签)0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1 2 10 2 1 共十六个值,前8个是对应的车道(8条车道线,对应的顺序是7,5,3,1,2,4,6,8),后8个值是线的类别(10个类别)0 0 0 1 1 1 1 1(共8条车道线,左起前三条000无车道线,11111有到车道)0 0 0 1 2 10 2 1(每条车道线对应的类型,左起前三条000无车道线,1 2 10 2 1分别对应的车道线类型)

00045.jpg 图像
在这里插入图片描述
00045.png 分割标签
在这里插入图片描述

2 模型结构

  基于UNet 分割模型增加了检测头来识别车道线的类型(单实线、双黄线等10种),可以识别出"所在车道"和"车道线类型"。
在这里插入图片描述

  分割输出头9个通道,1(没有车道线)+8个条车道;车道线类型输出头8x11,8条车道是11种(1+10)的哪种线型。

3 分割效果

在这里插入图片描述
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4 部署参考

onnx、tensorRT、RKNN、Horzion 部署

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