车道线检测 pytorch

车道线检测PyTorch是一种基于PyTorch框架的车道线检测模型。根据引用，要在虚拟环境中安装PyTorch和相关软件，可以使用以下命令：conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch。

根据引用，要启动车道线检测的代码，需要先激活虚拟环境，可以使用以下命令：conda activate lane。然后，使用命令启动车道线检测的ROS节点，例如：python lane_detect_ros_node.py configs/ros_config.py --test_model /home/rdcas/rosbag/lane-detect/ep049.pth。

另外，引用提到了一篇与车道线检测相关的论文《Ultra Fast Structure-aware Deep Lane Detection》，可以通过阅读该论文来深入了解车道线检测的原理和方法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [深度学习——车道线检测](https://blog.csdn.net/qq_31329259/article/details/125289715)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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