文件名称:
车道检测代码：通过自我注意蒸馏学习轻型车道检测CNN（ICCV 2019）-源码
开发工具:
文件大小: 46mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-03
详细说明：此存储库还包含Tensorflow实现 。 （SCNN-Tensorflow）
新闻
已发布。 （在CULane测试集中可以达到73.1 F1措施）
， 和已发布。
主要特点：
（1）ENet-label是基于的轻量级车道检测模型，并采用了自注意蒸馏技术（更多细节请参见本文）。
（2）与最新的SCNN相比，它的参数减少了20倍，运行速度提高了10倍，并且在CULane测试集上达到了72.0 （F1量度）（优于SCNN，达到了71.6）。 它还在TuSimple测试集中达到96.64％的准确性（优于SCNN，达到96.53％），在BDD100K测试集中达到36.56％的准确性（优于SCNN，达到35.79％）。
（3）应用ENET-SAD到数据集产量0.635地图在，这是比其实现0.500地图基线算法好得多。 详细信息可以在找到。
（不要犹豫，尝试我们的模型！！！）
支持多GPU培训。 只需在global_config.py中更改BATCH_SIZE和GPU_NUM，然后使用CUDA_VISIBLE_DEVICES="0,1,2,3" python file_name.p
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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