LaneSOD 教學：用 InSPyReNet 架構完成車道線分割！

LaneSOD 是一套基於 InSPyReNet（逆向顯著性金字塔重建網路）而延伸出的開源模型，專門針對車道線分割（Lane Segmentation），應用於駕駛場景的 AI 視覺處理中。透過強大的顯著性檢測技術，LaneSOD 能精準辨識道路上的車道線，具備高準確度與可用性。

一、什麼是 LaneSOD？

• 核心技術：LaneSOD 架構於 InSPyReNet，後者是一種高解析度顯著性物件偵測模型，於 ACCV 2022 上提出，專門處理高解析度圖片的顯著性檢測，使用金字塔結構融合多階層特徵提高精度。
• 執行場景：LaneSOD 適用於駕駛視角的車道識別，尤其在多車道或複雜光線下仍能穩定運作，是自駕輔助或智慧交通系統的理想工具。

二、快速上手：使用 LaneSOD 的流程概覽

以下以 Python + PyTorch 環境為基礎，簡述流程步驟：

安裝依賴與下載模型：

git clone https://github.com/plemeri/LaneSOD.git
cd LaneSOD
pip install -r requirements.txt

資料準備與推論：

from lanesod import LaneSODModel
model = LaneSODModel(pretrained=True)
# 載入測試影像
img = load_image("road_scene.jpg")
mask = model.predict(img)
save_image_mask("road_scene_mask.png", mask)

mask 是二值化輸出，車道線處為前景。

可進行後處理（edge filtering）提升視覺辨識效果。

三、LaneSOD 的特色亮點

• 高解析度精準分割：繼承 InSPyReNet 的頂尖顯著性分析能力，即使複雜場景仍保持高精度。
• 簡易套件整合：支援 CLI 和 Python API，開發者可快速整合至專案。
• 應用靈活性高：適用於單張圖片、影片逐幀處理或即時影像分析。
• MIT 開源授權：自由使用並可擴展至商業應用。

四、實戰建議

• 強調後處理：可搭配 OpenCV 做 morphological operations（如 dilation, erosion）強化車道線連貫性。
• 影片整合：巡迴處理影片每幀、並套用 temporal smoothing，可提升邊界一致性與視覺效果。
• 多元測試場景：建議在白天、夜晚、陰影等多樣環境下測試模型穩定性。

原始資料

https://github.com/plemeri/LaneSOD