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unet模型在车道线检测上的应用【代码+数据集+python环境+GUI系统】
- VIL100数据集介绍
VIL-100 数据集是一个新的视频实例车道线检测数据集，由张玉君、朱磊等人在 2021 年发表的 ICCV 论文中提出。以下是对该数据集的详细介绍：
数据规模：包含 100 个视频，共计 10,000 帧图像。其中 97 个视频通过车载前置摄像机拍摄，3 个从网络上获取。所有视频最初帧率为 30fps，下采样到 10fps。
场景类型：涵盖 10 类经典场景，包括正常路况、拥挤路况、弯道、受损道路、阴影、道路标志、强光、雾霾、夜晚和十字路口。
标注信息：
实例级标注：对每帧中的所有车道线提供实例级标注，将每帧中所有车道线的中心点坐标存储在 json 文件中，每条车道线被存储为一组。然后用三阶多项式将每组点拟合成一条曲线，并扩展为具有一定宽度的车道线区域。在 1920×1080 的图片上，拓宽为 30 像素，低分辨率帧的扩展宽度等比例减少。
车道线类型标注：标注了 10 种车道线类型，分别是单白色实线、单白色虚线、单黄色实线、单黄色虚线、双白实线、双黄实线、双黄虚线、双白实虚线、双白虚实线、白黄实线。
相对位置标注：在每一帧中，标注了车道线与自身车辆的相对位置，用 2i 表示车辆右侧的第 i 条车道线，2i - 1 表示车辆左侧的第 i 条车道线，在该数据集中 i = 1, 2, 3, 4，即每一帧最多可标注 8 条车道线位置。。
- unet算法介绍
模型结构
U-Net 模型的结构形似字母 “U”，主要由收缩路径（编码器）和扩展路径（解码器）两部分组成。
收缩路径（编码器）：类似于传统的卷积神经网络，由多个卷积层和池化层组成。每经过一个池化层，特征图的空间尺寸减半，而通道数增加，用于提取图像的高层次语义特征。
扩展路径（解码器）：包含上采样层和卷积层，通过上采样操作逐渐恢复特征图的空间尺寸，同时减少通道数。
跳跃连接：U-Net 的一个重要特点是在编码器和解码器之间存在跳跃连接，将编码器中对应层的特征图与解码器中相同空间尺寸的特征图进行拼接。这种连接方式能够将低层次的细节信息与高层次的语义信息相结合，有助于精确地分割出目标物体的边界。
工作原理
特征提取：编码器通过卷积和池化操作不断提取输入图像的特征，将图像的空间信息逐步压缩，得到高层次的语义特征表示。
特征恢复：解码器通过上采样和卷积操作将特征图的空间尺寸逐步恢复到与输入图像相同的大小。在这个过程中，通过跳跃连接将编码器中的特征图与解码器中的特征图进行融合，使得模型能够同时利用低层次的细节信息和高层次的语义信息。
分割输出：最后，模型通过一个 1x1 卷积层将特征图的通道数映射为分割类别数，得到每个像素属于不同类别的概率分布，从而实现图像分割。。
示例图片如下：
将数据集划分为训练集、测试集以及验证
train_image_txt = './data/VIL100/train.txt'
test_image_txt = './data/VIL100/test.txt'
data_main_path = './data/VIL100'
weights_save_path = './weights'
input_height = 480
input_width = 640
lane_num = 9 # 8 条车道线 + 1
type_num = 11 # 10 种线的类型 + 1
epoch_num = 50
batch_size = 2
learn_rate = 0.001
num_workers = 1
width_mult = 0.25
- 代码示例与操作步骤
设置训练、测试、推理的参数，进行编写代码：
训练代码：
分别运行对应的代码可以进行训练、测试、单张图片推理。
设计对应的应用系统GUI界面如下：
- 安装使用说明
确保代码所在的路径不能出现中文！！！！！！！
确保代码所在的路径不能出现中文！！！！！！！
确保代码所在的路径不能出现中文！！！！！！！
为了方便使用本代码，将python的虚拟环境一并附带在压缩包内，运行对应的Windows的bat脚本可以执行对应的代码。
运行该脚本可以直接执行GUI代码，进入上述界面。不需要再次配置python的环境。
- 联系方式
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