深圳专业网站建设服务,建设银行网站最近都打不开吗,网站免费建,南京网站设计优化公司1.研究的背景 随着自动驾驶技术的不断发展#xff0c;车道线的实时分割成为了自动驾驶系统中的重要任务之一。车道线的准确分割可以为自动驾驶系统提供重要的环境感知信息#xff0c;帮助车辆进行准确的路径规划和决策。因此#xff0c;开发一种高效准确的车道线实时分割系…1.研究的背景 随着自动驾驶技术的不断发展车道线的实时分割成为了自动驾驶系统中的重要任务之一。车道线的准确分割可以为自动驾驶系统提供重要的环境感知信息帮助车辆进行准确的路径规划和决策。因此开发一种高效准确的车道线实时分割系统对于实现自动驾驶的安全和可靠至关重要。 目前基于深度学习的目标检测算法已经在车道线分割任务中取得了显著的成果。其中YOLOv5是一种基于单阶段目标检测算法的改进版本具有高效、准确的特点。然而由于YOLOv5在车道线分割任务中只能输出车道线的边界框信息无法提供精确的车道线分割结果因此需要进一步改进。 另一方面Seg头部网络是一种常用的语义分割网络可以对图像进行像素级别的分类能够提供更加精细的分割结果。因此将Seg头部网络与YOLOv5进行融合可以充分利用两者的优势实现更加准确和高效的车道线实时分割系统。 本研究的主要目标是改进YOLOv5的车道线实时分割系统通过融合Seg头部网络提高车道线分割的准确性和效率。具体来说本研究将探索如何将Seg头部网络与YOLOv5进行有效的融合以实现车道线的像素级别分割。同时本研究还将研究如何优化网络结构和训练策略以提高系统的实时性和鲁棒性。 2.研究的意义 提高自动驾驶系统的安全性准确的车道线分割可以为自动驾驶系统提供重要的环境感知信息帮助车辆进行准确的路径规划和决策。通过改进YOLOv5的车道线实时分割系统可以提高自动驾驶系统的安全性减少事故的发生。 提高自动驾驶系统的可靠性精确的车道线分割结果可以提供更加准确的环境感知信息帮助自动驾驶系统更好地理解道路情况。通过融合Seg头部网络可以提高车道线分割的准确性进一步提高自动驾驶系统的可靠性。 推动自动驾驶技术的发展本研究通过改进YOLOv5的车道线实时分割系统探索了一种新的方法来提高车道线分割的准确性和效率。这对于推动自动驾驶技术的发展具有重要意义为实现自动驾驶的商业化应用提供了有力的支持。 总之改进YOLOv5的车道线实时分割系统通过融合Seg头部网络可以提高车道线分割的准确性和效率进一步提高自动驾驶系统的安全性和可靠性。这对于推动自动驾驶技术的发展具有重要意义也为实现自动驾驶的商业化应用提供了有力的支持。 3.图片演示 4.视频演示 融合Seg头部网络的改进YOLOv5的车道线实时分割系统_哔哩哔哩_bilibili 5.核心代码讲解 5.1 common.py class DepthwiseSeparableConv(nn.Module):def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride1, padding0):super(DepthwiseSeparableConv, self).__init__()self.depthwise nn.Conv2d(in_channels, in_channels, kernel_size, stride, padding, groupsin_channels)self.pointwise nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 1)def forward(self, x):x self.depthwise(x)x self.pointwise(x)return xclass MobileNetV3(nn.Module):def __init__(self):super(MobileNetV3, self).__init__()# Simplified MobileNetV3self.conv1 DepthwiseSeparableConv(3, 16, 3, stride1, padding1)self.conv2 DepthwiseSeparableConv(16, 32, 3, stride2, padding1)self.conv3 DepthwiseSeparableConv(32, 64, 3, stride2, padding1)self.avgpool nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))self.fc nn.Linear(64, 1000)def forward(self, x):x F.relu(self.conv1(x))x F.relu(self.conv2(x))x F.relu(self.conv3(x))x self.avgpool(x)x x.view(x.size(0), -1)x self.fc(x)return xclass PANet(nn.Module):def __init__(self):super(PANet, self).__init__()self.up_sample nn.Upsample(scale_factor2, modebilinear, align_cornersTrue)self.conv nn.Conv2d(64, 64, kernel_size3, stride1, padding1)def forward(self, x):x self.up_sample(x)x self.conv(x)return xclass ASPP(nn.Module):def __init__(self):super(ASPP, self).__init__()self.atrous_block1 nn.Conv2d(64, 256, 3, stride1, padding1, dilation1)self.atrous_block2 nn.Conv2d(64, 256, 3, stride1, padding2, dilation2)self.atrous_block3 nn.Conv2d(64, 256, 3, stride1, padding4, dilation4)self.atrous_block4 nn.Conv2d(64, 256, 3, stride1, padding8, dilation8)self.global_avg_pool nn.Sequential(nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)),nn.Conv2d(64, 256, 1, stride1, biasFalse))self.conv1x1 nn.Conv2d(1280, 256, kernel_size1, stride1, biasFalse)def forward(self, x):atrous_block1 self.atrous_block1(x)atrous_block2 self.atrous_block2(x)atrous_block3 self.atrous_block3(x)atrous_block4 self.atrous_block4(x)global_avg_pool self.global_avg_pool(x)global_avg_pool F.interpolate(global_avg_pool, sizex.size()[2:], modebilinear, align_cornersTrue)x torch.cat([atrous_block1, atrous_block2, atrous_block3, atrous_block4, global_avg_pool], dim1)x self.conv1x1(x)return xclass YOLOSeg(nn.Module):def __init__(self):super(YOLOSeg, self).__init__()self.feature_extractor MobileNetV3()self.panet PANet()self.aspp ASPP()def forward(self, x):x self.feature_extractor(x)x self.panet(x)x self.aspp(x)return xdef compute_loss(self, predictions, targets):loss_yolo F.mse_loss(predictions, targets) # Simplified YOLO lossloss_seg F.cross_entropy(predictions, targets) # Simplified segmentation losstotal_loss loss_yolo loss_segreturn total_loss该工程包含了几个模块的定义每个模块都是一个继承自nn.Module的类。 DepthwiseSeparableConv类定义了一个深度可分离卷积层包括一个深度卷积层和一个逐点卷积层。 MobileNetV3类定义了一个简化版的MobileNetV3模型包括三个深度可分离卷积层、一个自适应平均池化层和一个全连接层。 PANet类定义了一个PANet模块包括一个上采样层和一个卷积层。 ASPP类定义了一个ASPP模块包括四个带不同空洞率的卷积层、一个全局平均池化层和一个1x1卷积层。 YOLOSeg类定义了一个YOLOSeg模型包括一个特征提取器MobileNetV3、一个PANet模块和一个ASPP模块。 在YOLOSeg类中forward方法定义了模型的前向传播过程先通过特征提取器提取特征然后分别经过PANet和ASPP模块处理最后返回处理后的结果。 compute_loss方法定义了模型的损失函数使用均方误差损失函数计算YOLO损失使用交叉熵损失函数计算分割损失最后将两个损失相加得到总损失。 5.2 yolo.py class SegMaskPSP(nn.Module):def __init__(self, n_segcls19, n1, c_hid256, shortcutFalse, ch()):super(SegMaskPSP, self).__init__()self.c_in8 ch[0]self.c_in16 ch[1]self.c_in32 ch[2]self.c_out n_segclsself.out nn.Sequential(RFB2(c_hid*3, c_hid, d[2,3], map_reduce6),PyramidPooling(c_hid, k[1, 2, 3, 6]),FFM(c_hid*2, c_hid, k3, is_catFalse),nn.Conv2d(c_hid, self.c_out, kernel_size1, padding0),nn.Upsample(scale_factor8, modebilinear, align_cornersTrue),)self.m8 nn.Sequential(Conv(self.c_in8, c_hid, k1),)self.m32 nn.Sequential(Conv(self.c_in32, c_hid, k1),nn.Upsample(scale_factor4, modebilinear, align_cornersTrue),)self.m16 nn.Sequential(Conv(self.c_in16, c_hid, k1),nn.Upsample(scale_factor2, modebilinear, align_cornersTrue),)def forward(self, x):feat torch.cat([self.m8(x[0]), self.m16(x[1]), self.m32(x[2])], 1)return self.out(feat)这个程序文件是一个名为yolo.py的Python文件。该文件定义了一个名为SegMaskPSP的类该类继承自nn.Module类。这个类是一个用于语义分割的模型它包含了PSP头、RFB2、FFM等组件。 在初始化方法中该类接受一些参数包括分割类别数、隐藏层输出通道数等。然后定义了一些成员变量如输入通道数、输出通道数等。 在forward方法中首先将输入的三个特征图通过一些卷积和上采样操作进行处理然后将它们拼接在一起。最后通过一系列的卷积和上采样操作得到最终的分割结果。 整个程序文件的功能是实现了一个用于语义分割的模型通过输入特征图输出对应的分割结果。 6.系统整体结构 整体功能和构架概述 该工程是一个融合Seg头部网络的改进YOLOv5的车道线实时分割系统。它包含了两个程序文件common.py和yolo.py。 common.py文件定义了一些模块的类包括深度可分离卷积层、MobileNetV3模型、PANet模块、ASPP模块和YOLOSeg模型。这些类的功能是实现了车道线分割模型的各个组件如特征提取器、上采样层、卷积层等。其中YOLOSeg模型是整个系统的核心模型它通过特征提取器提取特征然后经过PANet和ASPP模块处理最后输出分割结果。 yolo.py文件定义了一个名为SegMaskPSP的类它是一个用于语义分割的模型。该模型包含了PSP头、RFB2、FFM等组件。在forward方法中输入的特征图经过一系列的卷积和上采样操作最终得到分割结果。 下表整理了每个文件的功能 文件名功能common.py定义了深度可分离卷积层、MobileNetV3模型、PANet模块、ASPP模块和YOLOSeg模型的类实现了车道线分割模型的各个组件yolo.py定义了SegMaskPSP类是一个用于语义分割的模型包含了PSP头、RFB2、FFM等组件实现了输入特征图到分割结果的转换过程 7.模型架构 网络结构是一个车道线实时分割系统的网络基于改进的YOLOv5与Seg头部网络的融合。该网络旨在实现高效且准确的车道线检测下面我会详细介绍其关键组件和它们的作用。 网络架构 该网络结构包括两个主要部分空间路径Spatial Path和上下文路径Context Path。 空间路径 空间路径主要负责捕获图像中的细节信息。它包括三个连续的卷积层每个卷积层后都有批量归一化Batch Normalization和ReLU激活函数。这些卷积层可以捕获图像的低级特征如边缘、纹理和颜色这对于车道线检测来说非常重要。紧接着是特征融合模块FFM它将空间路径和上下文路径的特征进行融合。 上下文路径 上下文路径用于捕获全局的上下文信息。通过使用不同的下采样因子它可以捕获到多尺度的特征信息这有助于网络理解不同大小和形状的车道线。注意细化模块ARMAttention Refinement Module在这里被用来进一步增强特征的表示能力。 注意细化模块 (b) Attention Refinement Module ARM的目的是通过引入注意力机制来加强特征表示。它首先使用全局池化来获取全局上下文信息然后通过一个1x1的卷积和批量归一化进行处理。sigmoid激活函数使模块产生一个注意力权重该权重将被应用于输入特征从而实现特征的细化。 特征融合模块 © Feature Fusion Module 特征融合模块的目的是将来自空间路径和上下文路径的特征有效地融合在一起。首先使用全局池化来提取上下文信息然后通过一系列的1x1卷积和激活函数来增强特征表示。最后通过concatenate操作将这些特征与原始特征结合在一起然后使用加法和乘法操作进行融合。 8.改进的Seg模块 MobileNetv3骨干网络 首先为了提高模型的性能研究者使用谷歌大脑提出的MobileNetv3作为YOLOv5的骨干网络。MobileNetv3具有性能高、模型小、速度快的特点非常适合用于实时的车道线分割。MobileNet的核心是深度分离卷积(depthwise-separable-convolution)它将传统的卷积操作分为深度卷积和逐点卷积。这种分离策略大大减少了计算量和模型参数量同时保证了卷积的效果。其中深度卷积和标准卷积有所不同标准卷积是作用于所有通道维度上的而深度卷积是针对每个输入通道采用不同的卷积核。逐点卷积则是采用大小为lxl的卷积核进行卷积操作。对于深度。口J-分离卷积的整体效果和一个标准卷积效果大致相同但大大减少了计算量和模型参数量。 特征融合网络 YOLOSeg采用路径聚合网络(PANet)作为其特征融合部分。PANet在特征金字塔的基础上增加了一个自底向上的路径并使用横向跳层连接来加强金字塔中的空间信息。此外PANet还对所有特征层进行了ROI-Align操作并进行了特征融合以确保金字塔中的信息能够被充分利用。由于PANet可以准确地保留空间信息并使用全局信息来帮助定位像素和形成掩码因此它非常适合用于车道线分割。 图像分割网络分支 随着卷积网络的深度增加浅层特征图中丰富的局部和细节信息与深层特征图中的全局和语义信息结合起来提供了更强大的分割能力。在YOLOSeg中使用了两种尺寸的特征图作为编码器的输入并引入了空洞空间卷积池化金字塔(ASPP)模块。ASPP通过Atrous卷积得到多个不同比例的特征图并通过concat操作叠加在通道维度上。这些特征图与MobileNetv3中的特征图叠加然后通过卷积和上采样操作得到分割预测结果。 YOLOSeg网络损失函数 YOLOSeg在YOLOv5网络的基础上引入了语义分割的损失函数。这个损失函数结合了位置、类别、置信度和语义分割的损失。为了解决交通场景中样本不平衡的问题研究者在交叉熵损失中引入了FocalLoss的思想并增加了权重系数使模型对难分类和误分类的样本给予更多关注。 9.系统整合 下图完整源码数据集环境部署视频教程自定义UI界面 参考博客《融合Seg头部网络的改进YOLOv5的车道线实时分割系统》