Yolov5 PT模型在车道线识别中的应用介绍

Yolov5是一种基于深度学习的目标检测算法，可以用于实现车道线识别等应用。本文主要介绍了使用训练好的Yolov5 PT模型来实现车道线的检测和识别。在训练Yolov5车道线识别模型前需要使用车道线数据集，可以通过采集实际道路的图像数据，或者使用公开的车道线数据集，如CULane、TuSimple等。训练过程中需要注意选取合适的学习率、批量大小、训练轮数等参数，并进行数据增强和模型优化等操作。预测时需要对图像进行预处理和后处理，以及进行阈值处理和非极大值抑制等操作。最后将训练好的车道线识别模型保存为PT模型方便调用和使用。