C# Onnx LSTR 基于Transformer的端到端实时车道线检测
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内容提要
这篇文章介绍了一个端到端实时车道线检测模型的信息和代码实现。模型使用了lstr_360x640.onnx作为输入，输出包括预测的车道线和权重等信息。代码使用了Microsoft.ML.OnnxRuntime和OpenCvSharp等库进行模型推理和图像处理。
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关键要点
- 文章介绍了一个端到端实时车道线检测模型的信息和代码实现。
- 模型使用lstr_360x640.onnx作为输入，输出包括预测的车道线和权重等信息。
- 输入包括input_rgb和input_mask，输出包括pred_logits、pred_curves等。
- 项目依赖于VS2022、.NET Framework 4.8、OpenCvSharp 4.8和Microsoft.ML.OnnxRuntime 1.16.2。
- 代码实现中使用了Microsoft.ML.OnnxRuntime和OpenCvSharp库进行模型推理和图像处理。
- 模型推理过程包括图像缩放、输入张量创建和结果处理。
- 推理结果包括车道线的检测和绘制，最终结果显示在界面上。
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延伸问答
这个车道线检测模型使用了什么输入格式？
模型使用了input_rgb和input_mask作为输入，分别为Float[1, 3, 360, 640]和Float[1, 1, 360, 640]格式。
如何在C#中实现这个车道线检测模型？
可以使用Microsoft.ML.OnnxRuntime和OpenCvSharp库进行模型推理和图像处理，具体代码实现包括创建输入张量和处理推理结果。
模型的输出包括哪些信息？
模型的输出包括pred_logits、pred_curves和weights等信息。
这个模型的推理过程是怎样的？
推理过程包括图像缩放、输入张量创建和结果处理，最终在界面上显示检测结果。
使用这个模型需要哪些软件依赖？
项目依赖于VS2022、.NET Framework 4.8、OpenCvSharp 4.8和Microsoft.ML.OnnxRuntime 1.16.2。
如何处理模型推理的结果？
可以将推理结果转为数组，提取检测到的车道线信息，并在图像上绘制结果。
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