深度学习车道线检测：使用YOLOv4和onnx技术

资源摘要信息:"yolov4-车道线检测代码" 知识点： 1. yolov4：yolov4是一种流行的目标检测算法，它能够快速准确地识别和定位图像中的物体。yolov4是一种基于深度学习的目标检测算法，它的全称是“You Only Look Once version 4”，意思是你只需要看一次就能检测到目标。它的优点是速度快，准确度高，适合实时视频处理。 2. 车道线检测：车道线检测是一种在驾驶场景中常用的技术，它能够识别道路的车道线，对于自动驾驶和辅助驾驶具有重要的意义。车道线检测可以有效地帮助车辆识别道路的边界，避免偏离道路，提高驾驶的安全性。 3. 车辆距离预测：车辆距离预测是一种基于深度学习和计算机视觉技术，能够预测车辆之间的距离，对于避免碰撞，保持安全距离具有重要的作用。 4. onnx：onnx是一个开放的模型格式，它能够帮助开发者在不同的深度学习框架之间转换模型，提高模型的可移植性和复用性。 5. opencv：opencv是一个强大的计算机视觉库，它提供了大量的图像处理和计算机视觉相关的功能，如图像的读取、显示、处理，视频的读取、显示、处理等。 6. numpy：numpy是一个强大的科学计算库，它提供了大量的数学运算功能，如数组的创建、操作，矩阵的运算等。 7. IoU：IoU（Intersection over Union）是一种用于目标检测评估的指标，它表示预测的检测框与真实检测框的交集与并集的比率。IoU的值越大，表示预测的检测框与真实检测框越接近，模型的性能越好。 8. 非极大值抑制（NMS）：非极大值抑制是一种用于目标检测后处理的算法，它能够帮助去除多余的检测框，只保留最佳的检测结果。 9. 模型输入输出的尺寸：模型输入输出的尺寸是指模型处理的输入图像的尺寸和输出的特征图的尺寸。在目标检测中，模型的输入通常是一个固定的尺寸，输出是一个多维的特征图。 10. 类别标签和锚点：类别标签是指模型能够识别的目标的类别，如车辆、行人、交通标志等。锚点是指在目标检测中，用于定位目标的预设的边界框。