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paddle_detection/configs/clrnet/README.cn.md

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+简体中文 | [English](README.md)
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+# CLRNet (CLRNet: Cross Layer Refinement Network for Lane Detection)
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+## 目录
+- [简介](#简介)
+- [模型库](#模型库)
+- [引用](#引用)
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+## 介绍
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+[CLRNet](https://arxiv.org/abs/2203.10350)是一个车道线检测模型。CLRNet模型设计了车道线检测的直线先验轨迹，车道线iou以及nms方法，融合提取车道线轨迹的上下文高层特征与底层特征，利用FPN多尺度进行refine，在车道线检测相关数据集取得了SOTA的性能。
+
+## 模型库
+
+### CLRNet在CUlane上结果
+
+| 骨架网络       | mF1 | F1@50   |    F1@75    | 下载链接 | 配置文件 |训练日志|
+| :--------------| :------- |  :----: | :------: | :----: |:-----: |:-----: |
+| ResNet-18         | 54.98 |  79.46  |    62.10   | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/clrnet_resnet18_culane.pdparams) | [配置文件](./clrnet_resnet18_culane.yml) |[训练日志](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/logs/train_clrnet_r18_15_culane.log)|
+
+### 数据集下载
+下载[CULane数据集](https://xingangpan.github.io/projects/CULane.html)并解压到`dataset/culane`目录。
+
+您的数据集目录结构如下：
+```shell
+culane/driver_xx_xxframe    # data folders x6
+culane/laneseg_label_w16    # lane segmentation labels
+culane/list                 # data lists
+```
+如果您使用百度云链接下载，注意确保`driver_23_30frame_part1.tar.gz`和`driver_23_30frame_part2.tar.gz`解压后的文件都在`driver_23_30frame`目录下。
+
+现已将用于测试的小数据集上传到PaddleDetection，可通过运行训练脚本，自动下载并解压数据，如需复现结果请下载链接中的全量数据集训练。
+
+### 训练
+- GPU单卡训练
+```shell
+python tools/train.py -c configs/clrnet/clr_resnet18_culane.yml
+```
+- GPU多卡训练
+```shell
+export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
+python -m paddle.distributed.launch --gpus 0,1,2,3 tools/train.py -c configs/clrnet/clr_resnet18_culane.yml
+```
+
+### 评估
+```shell
+python tools/eval.py -c configs/clrnet/clr_resnet18_culane.yml -o weights=output/clr_resnet18_culane/model_final.pdparams
+```
+
+### 预测
+```shell
+python tools/infer_culane.py -c configs/clrnet/clr_resnet18_culane.yml -o weights=output/clr_resnet18_culane/model_final.pdparams --infer_img=demo/lane00000.jpg
+```
+
+注意：预测功能暂不支持模型静态图推理部署。
+
+## 引用
+```
+@InProceedings{Zheng_2022_CVPR,
+    author    = {Zheng, Tu and Huang, Yifei and Liu, Yang and Tang, Wenjian and Yang, Zheng and Cai, Deng and He, Xiaofei},
+    title     = {CLRNet: Cross Layer Refinement Network for Lane Detection},
+    booktitle = {Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
+    month     = {June},
+    year      = {2022},
+    pages     = {898-907}
+}
+```