LaneDetection_End2End 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

LaneDetection_End2End/
├── Backprojection_Loss/
│   ├── ... (包含与反向投影损失相关的文件)
├── Birds_Eye_View_Loss/
│   ├── ... (包含与鸟瞰图损失相关的文件)
├── LICENSE.txt
├── README.md
├── main.py
├── requirements.txt
└── ... (其他辅助文件和目录)

目录结构介绍

• Backprojection_Loss/: 包含与反向投影损失相关的文件，主要用于在原始视角中进行车道线检测。
• Birds_Eye_View_Loss/: 包含与鸟瞰图损失相关的文件，主要用于在鸟瞰图中进行车道线检测。
• LICENSE.txt: 项目的许可证文件，说明项目的使用许可。
• README.md: 项目的介绍文件，包含项目的概述、安装和使用说明。
• main.py: 项目的启动文件，用于运行车道线检测的训练和测试。
• requirements.txt: 项目的依赖文件，列出了项目运行所需的Python包。

2. 项目的启动文件介绍

main.py

main.py 是项目的启动文件，用于运行车道线检测的训练和测试。该文件包含了主要的逻辑和参数设置，可以通过命令行参数来配置运行模式和数据路径。

主要功能

• 训练模式: 通过设置 --end_to_end True 参数，可以启用端到端的车道线检测训练模式。
• 数据路径配置: 通过 --image_dir 和 --gt_dir 参数，可以指定训练和验证数据的路径。

使用示例

python main.py --image_dir /path/to/image/folder --gt_dir /path/to/ground_truth/folder --end_to_end True

3. 项目的配置文件介绍

requirements.txt

requirements.txt 文件列出了项目运行所需的Python包及其版本。通过该文件，用户可以快速安装项目所需的依赖环境。

主要依赖包

• opencv: 用于图像处理。
• scikit-learn: 用于机器学习相关的操作。
• torchvision: PyTorch的视觉工具包。
• numpy: 用于数值计算。
• matplotlib: 用于数据可视化。
• json/ujson: 用于处理JSON数据。
• pillow: 用于图像处理。

安装依赖

pip install -r requirements.txt

LICENSE.txt

LICENSE.txt 文件包含了项目的许可证信息，说明项目的使用许可。该项目采用Creative Commons许可证，允许个人和研究用途，商业用途需联系作者获取许可。

README.md

README.md 文件是项目的介绍文件，包含了项目的概述、安装和使用说明。用户可以通过阅读该文件了解项目的背景、功能和使用方法。

主要内容

• 项目概述: 介绍项目的背景和目标。
• 安装说明: 说明如何安装项目所需的依赖环境。
• 使用说明: 提供项目的基本使用方法和示例。

通过以上模块的介绍，用户可以快速了解并上手使用 LaneDetection_End2End 项目。