Unet实战：马路道路线黄白线语义分割技术

资源摘要信息:"本资源包含了使用Unet模型进行马路道路线（包括黄线和白线）的语义分割的实战案例，包含数据集和代码。该项目的数据集用于车道线分割任务，分为三个类别：0代表背景，1代表黄线，2代表白线。代码部分提供了train脚本，该脚本能够自动训练模型，并且数据会根据设定的尺寸进行随机缩放，范围在0.5倍到1.5倍之间，这种多尺度训练方法有助于提升模型的泛化能力。代码中还包含了计算mask灰度值并保存到txt文本的功能，以及为unet网络定义输出channel的函数。训练过程使用cos衰减的学习率策略。项目还包括了训练集和测试集的损失和iou曲线的可视化，使用的是matplotlib库。训练日志中记录了每个类别的iou、recall、precision等指标以及全局像素点的准确率。训练成果还会保存最佳权重以及相关的训练日志。具体的操作和使用方法可以参考README文件。此外，还提供了其他分割代码的相关链接。" 知识知识点： 1. 语义分割：语义分割是指将图像分割成不同的区域，并对每个区域进行像素级分类的技术，用于理解图像中物体的语义信息。 2. Unet模型：Unet是一种用于图像分割的卷积神经网络架构，因其结构形似字母“U”而得名。Unet在医学图像分割领域广受欢迎，也被应用于其他领域，如道路标识线分割。 3. 车道线分割数据集：该项目提供的数据集专门用于车道线的分割，包括背景、黄线和白线三种类别。该数据集对于自动驾驶技术中的车道保持和导航具有重要价值。 4. 数据预处理：在本项目中，数据预处理包括了随机缩放，这是为了实现模型的多尺度训练。多尺度训练有助于提高模型对不同尺寸目标的识别能力。 5. 训练过程：训练过程中，使用了cos衰减学习率策略，这种策略能够在训练初期保持较高的学习率，在训练后期逐渐减小，帮助模型更好地收敛。 6. 损失函数和评估指标：在本项目的训练中，使用了iou（交并比）和损失曲线来评估模型性能，同时还计算了每个类别的iou、recall、precision以及全局像素点的准确率等指标。 7. 可视化：项目中使用matplotlib库绘制了训练集和测试集的损失和iou曲线，可视化结果可以帮助开发者更好地理解模型的训练状态和性能。 8. 训练结果保存：项目不仅保存了训练过程中的日志，还将最佳的模型权重进行保存，便于后续的模型评估和应用。 9. 自动驾驶：车道线分割是自动驾驶系统中的关键技术之一，它可以帮助车辆识别道路的边界，为车辆提供导航信息。 10. 代码和数据集的组织：资源文件中还包含了README文件，提供项目使用说明，以及一个链接到其他分割代码的网站，方便用户进行进一步的扩展和学习。