Ultra Fast Lane Detection:超快速的结构感知深路检测(ECCV 2020) 源码

超快速通道检测 PyTorch实施的论文“”。 更新:我们的论文已被ECCV2020接受。 评估代码是从改性和。 Caffe模型和原型可以在找到。 演示版 安装 请参阅 开始吧 首先,请根据您的环境在configs/culane.py或configs/tusimple.py配置中修改data_root和log_path 。 data_root是您的CULane数据集或Tusimple数据集的路径。 log_path是tensorboard日志,训练有素的模型和代码备份的存储位置。它应该放置在该项目之外。 对于单GPU训练,运行 python train.py configs/path_to_your_config 对于多GPU训练,请运行 sh launch_training.sh 或者 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_n