LaneATT: 关注力集中的车道检测代码

简介：
LaneATT是一款专注于提高车道检测准确性的先进代码库，通过增强模型对关键区域的关注度，显著提升了复杂驾驶环境下的性能。 LaneATT库适用于LaneATT，在提出了一种新的国家的最先进的车道检测模型“你的眼睛保持在车道：实时注意力引导车道检测”的源代码基础上开发而来。这篇论文于2021年3月1日发布，并已被CVPR 2021会议接受。 安装此库需要以下先决条件： - Python >= 3.5 - PyTorch == 1.6，在CUDA 10.2上进行了测试。 - CUDA，用于编译NMS代码 其他依赖项在requirements.txt文件中列出。这些版本是最低要求的版本，因此也可以使用早期版本（例如Python和PyTorch），但结果可能略有不同。 安装过程不需要Conda环境，尽管这里将使用它来描述安装方法。