本文主要是介绍使用数据集对SegFormer模型进行微调以改进自动驾驶车辆的车道检测-附源码下载，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
SegFormer：细分严重影响了高级驾驶辅助系统的开发。它在自动驾驶汽车技术的快速发展中发挥了关键作用。它由多个复杂的组件组成。对于任何在道路上行驶的车辆来说，车道检测至关重要。车道是道路上的标记，有助于区分道路上的可行驶区域和不可行驶区域。当前一代有多种车道检测算法，每种算法都有自己的优点和缺点。
在这篇研究文章中，我们将使用 Berkeley Deep Drive 数据集对 HuggingFace 著名的SegFormer 模型（Enze Xie、Wenhai Wang、Zhiding Yu 等人）进行微调，以对车辆的 POV 视频执行车道检测。即使对于处理起来很复杂的夜间驾驶场景，该实验也适用。
车道检测在 ADAS 中的作用
总的来说，车道检测对ADA
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