开始之前
安装 YOLOP 依赖项
pip install -qr https://github.com/hustvl/YOLOP/blob/main/requirements.txt # install dependencies
YOLOP: 用于全景驾驶感知的你只看一次
模型描述
- YOLOP 是一个高效的多任务网络，可以联合处理自动驾驶中的三个关键任务：目标检测、可行驶区域分割和车道检测。它也是第一个在嵌入式设备上实现实时性能，同时在 BDD100K 数据集上保持最先进水平性能的网络。
结果
交通目标检测结果
| 模型 | 召回率(%) | mAP50(%) | 速度(帧/秒) |
|---|---|---|---|
Multinet |
81.3 | 60.2 | 8.6 |
DLT-Net |
89.4 | 68.4 | 9.3 |
Faster R-CNN |
77.2 | 55.6 | 5.3 |
YOLOv5s |
86.8 | 77.2 | 82 |
YOLOP (我们) |
89.2 | 76.5 | 41 |
可行驶区域分割结果
| 模型 | mIOU(%) | 速度(帧/秒) |
|---|---|---|
Multinet |
71.6 | 8.6 |
DLT-Net |
71.3 | 9.3 |
PSPNet |
89.6 | 11.1 |
YOLOP (我们) |
91.5 | 41 |
车道检测结果
| 模型 | mIOU(%) | IOU(%) |
|---|---|---|
ENet |
34.12 | 14.64 |
SCNN |
35.79 | 15.84 |
ENet-SAD |
36.56 | 16.02 |
YOLOP (我们) |
70.50 | 26.20 |
消融研究 1：端到端 vs. 分步
| 训练方法 | 召回率(%) | AP(%) | mIoU(%) | 准确率(%) | IoU(%) |
|---|---|---|---|---|---|
ES-W |
87.0 | 75.3 | 90.4 | 66.8 | 26.2 |
ED-W |
87.3 | 76.0 | 91.6 | 71.2 | 26.1 |
ES-D-W |
87.0 | 75.1 | 91.7 | 68.6 | 27.0 |
ED-S-W |
87.5 | 76.1 | 91.6 | 68.0 | 26.8 |
端到端 |
89.2 | 76.5 | 91.5 | 70.5 | 26.2 |
消融研究 2：多任务 vs. 单任务
| 训练方法 | 召回率(%) | AP(%) | mIoU(%) | 准确率(%) | IoU(%) | 速度(毫秒/帧) |
|---|---|---|---|---|---|---|
检测（仅） |
88.2 | 76.9 | - | - | - | 15.7 |
可行驶区域分割（仅） |
- | - | 92.0 | - | - | 14.8 |
车道线分割（仅） |
- | - | - | 79.6 | 27.9 | 14.8 |
多任务 |
89.2 | 76.5 | 91.5 | 70.5 | 26.2 | 24.4 |
注释:
- 在表4中，E、D、S 和 W 分别指代 编码器、检测头、两个分割头 和 整个网络。因此，该算法（首先，我们只训练编码器和检测头。然后我们冻结编码器和检测头并训练两个分割头。最后，联合训练整个网络以完成所有三个任务。）可以标记为 ED-S-W，其他类似。
可视化
交通目标检测结果
可行驶区域分割结果
车道检测结果
注释:
- 车道检测结果的可视化已经通过二次拟合进行后处理。
部署
我们的模型可以在 Jetson Tx2 上实时推理，使用 Zed Camera 捕获图像。我们使用 TensorRT 工具进行加速。我们在 github 代码中提供了模型的部署和推理代码。
从 PyTorch Hub 加载
此示例加载预训练的 YOLOP 模型并传递图像进行推理。
import torch
# load model
model = torch.hub.load('hustvl/yolop', 'yolop', pretrained=True)
#inference
img = torch.randn(1,3,640,640)
det_out, da_seg_out,ll_seg_out = model(img)
引用
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