LaneNet教程：Ubuntu16.04环境下的配置与训练数据准备

"Lanenet教程1" 这篇教程主要介绍了如何在Ubuntu 16.04系统上使用Python 3.5和Tensorflow 1.4.0版本搭建Lanenet模型的开发环境，并且详细列出了项目的目录结构，以及如何准备训练数据。Lanenet是一个用于车道线检测的深度学习模型，它结合了语义分割和实例分割的技术。 1. **目录树** Lanenet项目的目录结构非常清晰，主要分为以下几个部分： - `.idea`：这是IDE的项目配置文件，对于开发者来说是可忽略的部分。 - `config`：包含全局配置文件，如`global_config.py`，用于设置模型训练和测试的相关参数。 - `data`：数据集存放的地方，包括训练集(training)、测试集(test)以及对应的二值图像(binary)、原始图像(images)、标签(labels)等。还有`train.txt`、`val.txt`、`test.txt`这些文本文件，用于指示哪些图像属于训练集、验证集和测试集。 - `model`：模型相关的代码，包含了各种基础模型和Lanenet模型的实现。 - `data_provider`：数据提供者模块，负责读取和预处理数据，如`data_processor.py`和特定于Lanenet的数据处理器`lanenet_data_processor.py`。 - `encoder_decder_model`：编码器-解码器模型的实现，如`cnn_basenet.py`、`dense_encoder.py`、`fcn_decoder.py`和`vgg_encoder.py`。 - `lanenet_model`：Lanenet核心模型的实现，包括各种损失函数和后处理方法。 - `tboard`：TensorBoard相关的文件，用于可视化训练过程。 - `tools`：工具脚本，如`test_lanenet.py`用于测试模型，`train_lanenet.py`用于训练模型。 - `_config.yml`：可能是一个额外的配置文件，用于存储额外的配置信息。 2. **环境配置** 确保你的环境满足Lanenet的要求，即Python 3.5和Tensorflow 1.4.0，以及OpenCV 3.2.0。如果你的环境中没有这些依赖或者版本不符，可以通过`pip3 install -r requirements.txt`命令安装或更新所需的库。这个步骤非常重要，因为不同版本的库可能会导致代码无法正常运行。 3. **准备训练图片和标签图片** 在训练Lanenet模型之前，你需要准备三类图像： - **原始图片**：实际的驾驶场景图片，用于训练模型学习车道线的特征。 - **二值图片**：对原始图片进行二值化处理，通常将车道线区域标记为白色，其余部分标记为黑色，便于模型识别。 - **标签图片**：对应于原始图片的标注图，通常以像素级的方式标注出车道线的位置。 训练Lanenet模型时，这些图片会被拆分成训练集、验证集和测试集，`train.txt`、`val.txt`和`test.txt`文件分别指明了这些图片的路径，以便在训练过程中按需加载。 Lanenet教程1主要涉及到了深度学习项目的基本构建、环境配置以及数据准备，对于想要了解或实施车道线检测模型的开发者而言，这是一个很好的起点。通过遵循这个教程，你可以搭建起一个完整的训练流程，并逐步理解Lanenet模型的工作原理。