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自动驾驶道路线语义分割的实现:利用Unet+SAM提示框的数据集、代码库和模型参数。

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简介:
利用Unet+SAM提示框实现的自动驾驶系统采用的道路线语义分割技术,其数据集、源码和训练权重均为该技术的重要组成部分。经过200个epoch的训练,在验证集上的dice值达到了大约0.89。

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  • 基于Unet++线战【含、完整及训练成果】
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    本项目采用Unet++模型进行自动驾驶中的车道线分割任务,并提供详尽的数据集、完整代码和训练结果,助力研究与开发。 基于 UnetPlusPlus 网络的自动驾驶车道线分割实战代码均为手写,全网无重复内容。使用自己的数据进行训练非常简单,只需正确摆放好数据即可参考README文件,即使是初学者也能轻松上手。 所使用的数据集为自动驾驶车道线分割(包含两类别的约3200张图像及其标注)。经过仅测试了30个epoch的初步验证后,在全局像素点准确度达到了0.995、精确度为0.907,召回率为0.908,Dice系数为0.91。随着训练轮次增加,性能还将进一步提升。 代码中提供了多种优化器选择(包括Adam、SGD和RMSProp),并采用了BCE逻辑损失函数作为主要的损失计算方法;学习率衰减则支持常规恒定lr、余弦退火算法以及step式的学习率调整。训练过程中会自动生成最佳与最终模型权重,同时还会提供数据预处理后的可视化效果图、Dice系数和loss曲线等结果展示及详细的训练日志记录。
  • Unet改进版:结合SAM进行息肉肿瘤与源
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    本项目提供了一个基于UNet架构并融合SAM提示功能的数据集和源代码,专为精准的息肉及肿瘤语义分割设计。 在Unet改进过程中加入了SAM提示框以实现息肉肿瘤的语义分割功能。训练阶段会自动生成边界框(bbox)提示。而在推理阶段,则通过弹出用户界面来选择合适的边界框进行提示分割操作。
  • PyTorch中:使UNetCamVid
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    本项目利用PyTorch框架,在CamVid数据集上实现基于UNet的道路分割技术,旨在提高图像中道路区域的自动识别精度。 背景语义分割是深度学习中的一个重要研究方向,并且UNet在这一领域内是一个非常经典的模型。在这次博客中,我尝试使用UNet对camvid dataset数据集进行道路分割,预期的效果如下:原图及对应的道路分割效果。 之前的博客里,我对使用的数据集介绍较少;但在处理camvid dataset时遇到了一些挑战。因此,在这次的博客中会详细介绍一下这个数据集及其预处理过程。
  • 裂缝
    优质
    本项目致力于构建和应用专门针对道路裂缝检测的语义分割数据集,通过深度学习技术提高路面维护效率与安全性。 语义分割道路裂缝数据集适用于进行道路裂缝的语义分割任务,并且所有标签都是纯手工制作完成的。该数据集中共有120张原始图片及对应的标注后的json文件共120个。博主使用此数据集训练后,精度能够达到80%以上,可以说效果相当不错。资源免费开放下载,希望能帮助到大家。
  • HighD——
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    HighD数据集是专为自动驾驶技术开发的一款高质量数据集合,包含详尽的道路交通场景和车辆行为信息,旨在推动安全驾驶算法的研发与测试。 HighD数据集是一个用于自动驾驶技术研究的数据集合。
  • 基于PyTorchUNet
    优质
    本项目采用PyTorch框架实现经典UNet语义分割模型,并提供详细的代码和文档。适用于医学图像处理等领域研究与应用开发。 模型在FloodNet数据集上进行了训练,mIOU达到了0.83左右。为了训练自己的数据集,建议将输入的训练图像切分为384x384的小图片后再进行模型训练。推荐使用标准UNet架构,并按照以下方式来训练你自己的模型: 首先,在`train.py`文件中修改数据集地址为你自己的文件夹路径。 然后可以采用如下命令行参数进行训练: ``` python train.py --epochs 20 --batch-size 16 --learning-rate 2e-4 --scale 1 --validation 0.1 --classes 10 --amp ``` 其中,`--amp`表示使用半精度训练模式。而`--scale`参数用于在图片已经裁剪为384x384大小的情况下不需要再进行缩放处理。
  • 场景下.rar
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    本资源提供一个用于训练和评估深度学习模型在复杂多变的实际道路环境中进行图像语义分割的数据集。包含高清图片及其标注信息。 对于实际驾驶交通道路场景的图像采集以及通过语义分割后的图像效果进行对比分析,可以评估语义分割图像处理的效果。
  • 基于UNet
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    本项目采用深度学习方法,利用改进的UNet模型进行图像语义分割。通过实验验证了该网络在特定数据集上的有效性和优越性,为语义分割任务提供了新的解决方案和参考实例。 data文件夹里存放的是数据集,其中RGB图像作为输入,通道数为3;figure_ground是掩码(mask),通道数为1。 datasets.py:定义了数据集的加载方式。 loss.py:使用Dice Loss作为损失函数。 test.py:用于测试模型性能,输入一张图片并输出训练结果。 train.py:负责训练过程。 Unet.py:实现了UNet模型。
  • 基于SwinTransformer、ResNetUnetST-Unet网络
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    本项目实现了结合Swin Transformer与ResNet架构的ST-Unet语义分割模型,并提供了详细的代码及文档支持。 ST-Unet是一种结合了Swin Transformer、ResNet和Unet的语义分割网络。原论文提供的源码较为复杂且存在不少错误与资源缺失问题。我对此进行了整理和完善,使其更加通俗易懂,并补充了一些不足之处。这份代码适合初学者进行语义分割相关研究或实践使用。