源码链接见文末
1.车道数据与标签下载
数据下载地址：因为数据的规模比较大，源码中只包含了部分数据，能够供运行代码使用
CULane:https://xingangpan.github.io/projects/CULane.html tusimple:https://github.com/TuSimple/tusimple-benchmark/issues/3
2.项目环境配置
执行前，需要在Lane-Detection/Lane-Detection/configs/culane.py指定配置参数，存放数据的路径也在此处进行指定
3.数据dataloader的构建
数据dataloader构建的流程为：
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取出数据路径和标签路径，并做以平移为主的数据增强，对于标签的构建，将标签表示为4*18*2的矩阵,4代表4条车道线,18代表18行,2代表车道线位置的行和列。此外，由于数据集中的标签并不完整，还需要做补全操作，对每条车道线进行线性拟合,以进行延伸。
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构建网格,将标签映射到200*200的网格中
代码如下：
class LaneClsDataset(torch.utils.data.Dataset):
def __init__(self, path, list_path, img_transform = None,target_tr