Python+PyTorch车道线检测源码及项目部署教程.zip
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简介：
本资源包含Python和PyTorch实现的车道线检测系统源代码，并提供详细的项目部署指南，适用于自动驾驶技术研究与开发。
【资源介绍】1. 本项目中的所有代码经过测试并成功运行验证功能正常后才上传，请放心下载使用！2. 此资源适合计算机相关专业（如计算机科学、人工智能、通信工程、自动化及电子信息等）的在校学生和老师以及企业员工，也适用于编程新手学习进阶。同时也可以作为毕业设计项目、课程作业或演示初期项目的立项参考。
3. 如果有一定的基础的话，在此代码的基础上进行修改以实现其他功能亦是可行的。
环境部署：
（1）我的配置详情如下：操作系统为Ubuntu20.04，使用vscode IDE，Python版本为3.6.13，PyTorch版本为1.10.2+cu113，CUDA版本为11.3，并且配备NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU。
（2）完整的安装脚本
# Linux系统中的完整安装MMSegmentation的命令如下：
```shell
conda create -n open-mmlab python=3.10 -y
conda activate open-mmlab
conda install pytorch=1.11.0 torchvision cudatoolkit=11.3 -c pytorch
pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu113/torch1.11.0/index.html
cd mmsegmentation
pip install -e . # 或者 python setup.py develop
mkdir data
ln -s $DATA_ROOT data
```
# Windows系统中的完整安装MMSegmentation的命令如下：
```shell
conda create -n open-mmlab python=3.10 -y
conda activate open-mmlab
conda install pytorch=1.11.0 torchvision cudatoolkit=11.3 -c pytorch
set PATH=full\path\to\your\cpp\compiler;%PATH%
pip install mmcv
cd mmsegmentation
pip install -e . # 或者 python setup.py develop
mklink /D data %DATA_ROOT%
```
## 二、数据集收集与标注：
（1）数据分析：使用官方提供的视频，每隔12帧提取一帧图像，并总共抽取了583张图片。剔除掉其中的84张没有车道线的图片后，剩余499张有效样本。
需要标注的数据区域为每幅图下部三分之一内的车道线部分。远处的车道线条不清晰不利于模型训练，只标注车行进路线中的主干道上的车道线即可。
（2）数据标注：我们选择使用labelme工具进行数据集的制作。此软件的优点在于可以在任何地方使用，并且可以方便地对图像进行注释而无需安装大型的数据集。
在本项目中，我们采用多边形形式为车道线做标记。
（3）数据增强
为了提高模型训练的质量和增加样本数量，在深度学习领域里，常用的一种方法是通过数据增强技术来实现。它可以在原始样本量不足或质量不佳的情况下提升模型的泛化能力和鲁棒性。
对于已标注好的车道线图片进行4种形式的数据增强：调整亮度、加入噪声、随机点以及水平翻转，并以一定概率混合使用这四种方式。
（4）数据集
在本项目中我们选择了VOC格式作为存储和处理训练数据的格式，然后将通过labelme工具制作完成的json文件转化为voc格式。
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