lanenet-lane-detection

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对于正在做车道线检测原型验证的团队来说，这个非官方的TensorFlow实现提供了一个可以立即上手的起点。模型结构清晰，编码器-解码器主干后接两个分支，一个输出二值车道线掩码，另一个用判别损失做实例分割，这样每条车道线都能被单独识别，而不是混成一团。项目直接给出了在TuSimple数据集上训练好的权重，下载后就能对单张图片跑推理，GPU部分大约能到50fps，效果和论文里描述的差不多。代码本身也值得细读，它完整展示了怎么准备TuSimple格式的训练数据、生成二值标签和实例标签，以及用VGG或自定义编码器来训练。不过要留意，依赖的是TensorFlow 1.12这种较老的版本，环境搭建需要一些功夫，所以更适合当作一个经过验证的基线来参考改造，而不是拿过来就能上生产的完整方案。