C# Onnx Ultra-Fast-Lane-Detection-v2 车道线检测
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原文中文，约11800字，阅读约需28分钟。
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内容提要
这篇文章介绍了一个名为Ultra Fast Deep Lane Detection With Hybrid Anchor Driven Ordinal Classification的项目，该项目使用了深度学习模型来进行车道线检测。文章提供了项目的GitHub地址和模型信息，并给出了代码示例。项目使用了OpenCvSharp和Microsoft.ML.OnnxRuntime等库，并提供了图形界面来进行车道线检测。文章还介绍了输入和输出的信息，并给出了示例代码。
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关键要点
- 项目名称为Ultra Fast Deep Lane Detection With Hybrid Anchor Driven Ordinal Classification。
- 项目使用深度学习模型进行车道线检测。
- 提供了项目的GitHub地址和模型信息。
- 输入张量为Float[1, 3, 320, 1600]，输出包括loc_row、loc_col、exist_row和exist_col。
- 项目使用VS2022和.net framework 4.8，依赖OpenCvSharp和Microsoft.ML.OnnxRuntime库。
- 提供了车道线检测的图形界面和代码示例。
- 代码示例中包含了模型加载、输入处理和推理过程。
- 生成锚点的函数根据数据集类型生成不同的行和列锚点。
- 推理过程包括图像预处理、模型推理和结果后处理。
- 最终结果在图像上绘制检测到的车道线，并显示推理耗时。
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