环视相机全景图感知多任务，包括停车位、可行使区域、减速带、车道线、道路箭头检测。
(备注：开源模型，开源数据，开源框架，非量产、非工程方案)
data_loader, model用pytorch搭建，训练测试runner用mmengine搭建。
- 创建conda环境，安装pytorch（其它版本应该也行）：
conda create -n avmpept python=3.8 pytorch==1.10.1 torchvision==0.11.2 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -y - mmengine安装：pip install -e . -v
- labelme安装：pip install labelme
1） tools文件夹：单任务和多任务的训练、测试和推理脚本，任务包含停车位检测(pld)、可行使区域检测(freespace)和多任务(multi_task)。
2） projects文件夹：包含数据处理(dataset)、模型(model)、损失函数(loss)和指标(metric)
（非常感谢博登智能分享提供的环视泊车数据集，本人仅在学习中使用）
- 数据增强：亮度调节、旋转、翻转
- backbone+neck：resnet18, FPN, 尝试使用ASPP(语义分割deeplabv3)
- pld_head：车位类型，角点检测，进入线，分割线检测，focal_loss, L1_loss
- fs_head：语义分割，bce_loss, lovasz_loss
测试数据：https://zhuanlan.zhihu.com/p/564718292
权重下载：待上传