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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
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- [简介](#简介)
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- [模型库](#模型库)
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- [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。
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## 模型库
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### CLRNet在CUlane上结果
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| 骨架网络 | mF1 | F1@50 | F1@75 | 下载链接 | 配置文件 |训练日志|
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| :--------------| :------- | :----: | :------: | :----: |:-----: |:-----: |
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| 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)|
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### 数据集下载
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下载[CULane数据集](https://xingangpan.github.io/projects/CULane.html)并解压到`dataset/culane`目录。
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您的数据集目录结构如下：
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```shell
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culane/driver_xx_xxframe # data folders x6
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culane/laneseg_label_w16 # lane segmentation labels
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culane/list # data lists
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```
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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。
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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。
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### 训练
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- GPU单卡训练
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```shell
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python tools/train.py -c configs/clrnet/clr_resnet18_culane.yml
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```
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- GPU多卡训练
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```shell
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export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
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python -m paddle.distributed.launch --gpus 0,1,2,3 tools/train.py -c configs/clrnet/clr_resnet18_culane.yml
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```
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### 评估
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```shell
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python tools/eval.py -c configs/clrnet/clr_resnet18_culane.yml -o weights=output/clr_resnet18_culane/model_final.pdparams
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```
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### 预测
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```shell
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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
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```
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注意：预测功能暂不支持模型静态图推理部署。
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## 引用
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```
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@InProceedings{Zheng_2022_CVPR,
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author = {Zheng, Tu and Huang, Yifei and Liu, Yang and Tang, Wenjian and Yang, Zheng and Cai, Deng and He, Xiaofei},
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title = {CLRNet: Cross Layer Refinement Network for Lane Detection},
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booktitle = {Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
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month = {June},
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year = {2022},
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pages = {898-907}
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}
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```
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