ONNXRuntime部署端到端实时车道线检测系统

资源摘要信息: "该文件提供的内容涉及了使用ONNXRuntime进行LSTR模型部署以及该模型在车道线检测任务中的应用，同时提供了C++和Python两种编程语言版本的实现。以下内容将详细介绍ONNXRuntime、LSTR模型、车道线检测技术以及C++和Python编程语言的相关知识点。 ONNXRuntime是一个用于高性能机器学习推理的运行时引擎，它支持ONNX（Open Neural Network Exchange）格式的模型。ONNX是一个开放的格式，旨在使不同深度学习框架训练出的模型能够轻松地交换和运行。ONNXRuntime优化了模型执行速度，并支持多种硬件加速器，如GPU、CPU和TPU等。使用ONNXRuntime可以简化部署过程，并提高推理性能。 LSTR模型代表的是基于Transformer的端到端实时车道线检测算法。Transformer是一种广泛应用于自然语言处理（NLP）任务的深度学习模型，其核心概念是自注意力（Self-Attention）机制。在计算机视觉领域，Transformer逐渐被用来解决图像识别和处理任务，包括车道线检测。LSTR模型采用Transformer的架构来处理序列化的图像数据，捕获图像间的长距离依赖关系，从而实现准确的车道线检测。 车道线检测是自动驾驶汽车中的关键技术之一，它负责识别道路上的车道线，并将这些信息提供给车辆的控制系统。实时性是车道线检测的重要要求，因为它需要快速准确地处理连续的视频帧数据。车道线检测技术从传统的图像处理方法发展到了现在的深度学习方法，后者能够通过学习大量的道路图像数据来更准确地识别车道线。 C++是一种高性能、低级别的编程语言，它支持面向对象和泛型编程，并提供了丰富的标准库。C++的设计目标是提供一种可以生成高效且接近硬件层面执行的程序。C++广泛应用于系统软件开发、游戏开发、嵌入式系统、高性能计算等领域。由于C++的强大性能和灵活性，它被用于那些对执行效率和系统资源有严格要求的应用程序开发中。学习C++需要掌握面向对象编程的基本概念，如类、对象、继承、多态以及泛型编程中的模板等。 Python是一种高级、动态类型的编程语言，它以简洁的语法和强大的库支持而广受欢迎。Python设计之初就考虑了可读性和简洁性，使得开发者能够用更少的代码行表达复杂的概念。Python广泛应用于数据科学、机器学习、网络开发、自动化脚本编写等多个领域。Python的易学易用使得它成为初学者学习编程的理想选择，同时也为经验丰富的程序员提供了一个高效的开发环境。 综合来看，该文件内容涉及了深度学习模型的部署和车道线检测技术，同时也提供了两种主流编程语言的具体实现。对于希望了解如何利用ONNXRuntime和LSTR模型进行车道线检测的开发者来说，该文件是一个宝贵的资源。"