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LaneNet车道检测 使用tensorflow主要基于IEEE IV会议论文“走向端到端的车道检测：实例分割方法”，实现用于实时车道检测的深度神经网络。有关详细信息，请参阅他们的论文 。 该模型由编码器-解码器阶段，二进制语义分割阶段和使用判别损失函数的实例语义分割组成，用于实时车道检测任务。 主要的网络架构如下： Network Architecture 安装 该软件仅在带有GTX-1070 GPU的ubuntu 16.04（x64），python3.5，cuda-9.0，cudnn-7.0上进行了测试。 要安装此软件，您需要tensorflow 1.12.0，并且尚未测试其他版本的tensorflow，但我认为它可以在版本1.12以上的tensorflow中正常工作。 其他必需的软件包，您可以通过以下方式安装它们 pip3 install -r requirements.txt

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该存储库包含本文中使用的tensorflow模型和训练脚本： 。 这些脚本改编自，此处为了使这些脚本自成一体，在此重复了一些脚本。 要训​​练具有3个完全连接的层且每层具有128个神经元的DNN，请运行： python train.py --model_architecture dnn --model_size_info 128 128 128 命令行参数--model_size_info用于将神经网络层尺寸（例如层数，卷积过滤器尺寸/步幅）作为列表传递给models.py，后者根据提供的模型体系结构和层尺寸构建张量流图。 有关每种网络体系结构的model_size_info的更多信息，请参见 。 与所有的超参数训练命令复制在显示模型给出了。 要从训练/验证/测试集上的检查点对训练后的模型进行推断，请运行： python test.py --model_architecture d

tensorflow的预训练bert模型转换成pb文件，提供给大家下载