pytorch 车道线检测

对于车道线检测，可以使用 PyTorch 进行实现。以下是一个简单的步骤：

1. 导入必要的库和模块：

import torch
import torchvision.transforms as transforms
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

2. 准备数据集：
准备一个包含车道线图像和对应标签（车道线位置）的数据集。

3. 定义数据预处理：

transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((128, 128)),  # 调整图像大小
    transforms.ToTensor(),  # 转换为张量
])

4. 创建数据加载器：

dataset = CustomDataset(data_path, label_path, transform=transform)
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

5. 定义模型：

class LaneDetectionModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LaneDetectionModel, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.relu = nn.ReLU()
        # 其他层定义

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.relu(x)
        # 其他层前向传播

        return x

6. 训练模型：

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = LaneDetectionModel().to(device)

criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

for epoch in range(num_epochs):
    for images, labels in dataloader:
        images = images.to(device)
        labels = labels.to(device)

        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)

        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

7. 测试模型：

model.eval()

with torch.no_grad():
    for images, labels in test_dataloader:
        images = images.to(device)
        labels = labels.to(device)

        outputs = model(images)
        # 对输出进行后处理和可视化

这只是一个简单的示例，具体的实现可能需要根据你的数据集和要求进行调整和改进。希望对你有所帮助！