LaneNet(2)：工程代码复现（pytorch版本）（15分钟上手）

一、下载代码

在github上开源的LaneNet项目数目较少，其中只有基于tensorflow 1.x的项目,这个是基于pytorch版本复现的。
github仓库：https://github.com/IrohXu/lanenet-lane-detection-pytorch

二、数据集准备

上面的代码工程中已经准备好了标注好的数据（只有6张），这里不需要额外准备。
如果想自己标注数据集，可参考我的另一篇文章：tusimple车道线检测 标注自己的数据集
如果想要训练大规模数据，可以前往https://github.com/TuSimple/tusimple-benchmark/issues/3下载公开数据集。

三、训练

3.1 修改训练参数

数据集路径
在model/utils/cli_helper.py路径下，修改

训练轮数
在model/utils/cli_helper.py路径下，修改

3.2 训练

运行train.py文件

3.3 deeplabv3+训练

默认使用的是ENet作为backbone,如果要使用deeplabv3+结构训练
可以在model/utils/cli_helper.py路径下修改Model_type为DeepLabV3+，重新训练即可。

四、测试

4.1 修改测试参数

修改测试图片路径
在model/utils/cli_helper_test.py路径下，修改

4.2 测试

运行test.py文件，在./test_output文件夹下查看测试结果