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。
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/86273804/bg1.jpg)
下载后可阅读完整内容,剩余3页未读,立即下载
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/19c8380295dd4276be4308200480a3cd_weixin_35756130.jpg!1)
- 粉丝: 335
- 资源: 281
我的内容管理 展开
我的资源 快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益我的积分 登录查看自己的积分
我的C币 登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/voice.245cc511.png)
最新资源
- 解决本地连接丢失无法上网的问题
- BIOS报警声音解析:故障原因与解决方法
- 广义均值移动跟踪算法在视频目标跟踪中的应用研究
- C++Builder快捷键大全:高效编程的秘密武器
- 网页制作入门:常用代码详解
- TX2440A开发板网络远程监控系统移植教程:易搭建与通用解决方案
- WebLogic10虚拟内存配置详解与优化技巧
- C#网络编程深度解析:Socket基础与应用
- 掌握Struts1:Java MVC轻量级框架详解
- 20个必备CSS代码段提升Web开发效率
- CSS样式大全:字体、文本、列表样式详解
- Proteus元件库大全:从基础到高级组件
- 74HC08芯片:高速CMOS四输入与门详细资料
- C#获取当前路径的多种方法详解
- 修复MySQL乱码问题:设置字符集为GB2312
- C语言的诞生与演进:从汇编到系统编程的革命
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035711.png)
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035111.png)
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/green-success.6a4acb44.png)