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SegFormer在自动驾驶技术中的应用研究
SegFormer是一种高效的实例分割模型，在自动驾驶汽车技术中发挥着重要作用。车道检测作为ADAS系统的核心功能之一，能够帮助车辆识别道路上的可行驶区域，从而为驾驶员提供安全的驾驶环境。本文将介绍如何利用Berkeley Deep Drive (BDD100K) 数据集对SegFormer模型进行微调，以实现高效的车道检测任务。
车道检测在ADAS中的多重作用
车道检测技术在自动驾驶辅助系统（ADAS）中具有广泛的应用价值。具体表现在以下几个方面：
车道保持辅助（LKA）：通过车道检测，系统可以实时判断车辆的位置偏离程度，并采取轻柔的转向干预措施，帮助车辆保持车道中央。
交通流量分析：车道检测能够提供道路的几何信息，为变道、车道合并等复杂场景的处理提供数据支持，同时也为自适应巡航控制系统提供交通流量数据。
自动导航功能：车道检测是半自动或完全自动驾驶汽车实现道路导航的基础。通过持续跟踪车道信息，车辆可以更好地规划路线并做出决策。
驾驶舒适度优化：车道检测系统能够部分接管驾驶任务，减少驾驶员的工作负担，特别是在长途高速公路驾驶中显著提升驾驶体验。
道路状况监测：车道检测系统能够实时监测道路标记的清晰度，提供基础设施维护的重要信息。
BDD100K数据集概述
Berkeley Deep Drive 100K (BDD100K) 数据集是自动驾驶研究领域的重要数据资源。该数据集包含超过10万个驾驶视频片段，每个视频时长40秒，涵盖了多种城市环境、天气条件和一天中的各个时间段。数据集的核心特点包括：
多样性：涵盖了各种车道标记、道路类型和环境条件，为模型训练提供全面的多样化数据。
丰富的标注信息：每个视频都附有详细的帧级标注，包括车道、可驾驶区域、物体（如车辆、行人、交通标志）等多个类别的标签。
高质量的分割掩码：提供车道及其背景的二进制掩码，为实例分割任务提供了高质量的标注数据。
实验数据集构建与选择
在本文实验中，我们从BDD100K数据集中选取10%的样本进行模型微调。这10%的子集包括10000张图像，经过精心筛选，确保涵盖了数据集的主要驾驶场景和环境条件。这些图像均附带高质量的车道分割掩码，适合实例分割任务。
图像特征与标注示例
BDD100K数据集中的每张图像都有一个二进制车道掩码，掩码中的非零像素区域表示车道。作为典型的二类分割问题，车道由一个类别表示，背景为另一个类别。该数据集提供了7000张训练集图像和3000张验证集图像。
代码实现与训练管道
本节将介绍如何使用BDD数据集对HuggingFace SegFormer模型进行微调。我们将从数据加载与预处理、模型训练等方面展开讨论。
代码实现细节
BDDDataset类的主要功能包括：
加载图像及其对应的分割蒙版。
将图像转换为RGB格式，分割掩码转换为单通道灰度格式。
将掩码转换为二进制格式，其中非零像素区域表示车道。
调整掩码大小以匹配图像尺寸，并转换为张量。
将掩码阈值化为二进制值，并转换为PyTorch支持的LongTensor格式。
通过以上预处理步骤，数据加载器能够高效地生成符合模型训练需求的数据批次。
模型微调与训练流程
在本文实验中，我们使用PyTorch框架对SegFormer进行微调。训练流程包括：
数据预处理与批次生成。
模型前向传播与损失计算。
优化器参数更新。
模型保存与结果评估。
通过多轮迭代训练，我们将模型适应BDD100K子集中的车道检测任务。训练过程中，我们采用了多种数据增强技术以提高模型的泛化能力。
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