zdl

> @QIANXUNZDL123 我在使用 tusimple 格式訓練自定義的資料集時也遇到相同的問題， 你可以先檢查 len(json_gt) 與 len(json_pred) 數量各是多少 我的情況是json_pred只有一個 發現原因是下面這段 > > > https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection-v2/blob/c903880678454dfd9b55a63022368db05c00bc6d/evaluation/eval_wrapper.py#L832-L837 > > 因為 name 都是一樣的，所以造成只會生成一個預測結果 可以修改你的資料路徑 或是改res.find('your_path') 讓 name 不要重複 大佬 我改了一下现在能跑了，因为我是自己制作的数据集的(不是车道线数据集)，修改了names，生成得tusimple_eval_tmp.txt，lane这个都空的。。。。。都快麻了。。 

 我找了好几处pad_token_id 查看都是0 但是就是报错，有没有大佬帮忙解决下

> What was your console command to start training? You are probably providing the path for the model incorrectly my console command is “python ultralytics/yolo/v8/detect/train.py model=ultralytics/models/v8/yolov8s.yaml data=ultralytics/yolo/data/datasets/mydata.yaml epochs=2000 imgsz=1280 batch=60”...

> Whats your syntax to run training process? From this log : > > ``` > [00:00

> Whats your syntax to run training process? From this log : > > ``` > [00:00

> 这是因为resize节点有问题，你需要降低pytorch版本，或者使用simplify过一下 好的 ，我试试simplify，但是我在TensorRT主文件夹里面使用app_yolo编译我的模型是没有问题得，很奇怪

> > 我的语义分割模型是基于paddlex训练的UNet模型， > > 如果是用paddlex训练的话，string model_type = "seg";要设成"paddlex"，文档里面有说明，再看下吧 如果使用string model="paddlex" 就会报错 

> 你的模型是用paddlex训练并导出的么？还是用PaddleSeg? 你好，刚进行了测试 模型是paddlex训练并导出的。模型是Unet，刚测试了下C++部署，Unet不行的。没有输出结果。下面是输出的信息。 

> 另外C++部署方式之前有测过过能正常运行么？https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/deploy/cpp/docs/deployment.md 可视化：[FAQ Q4](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/docs/FAQ/FAQ.md/#%E6%8E%A8%E7%90%86%E9%83%A8%E7%BD%B2%E9%97%AE%E9%A2%98) 测试了deeplabv3b是可以的

> 情况已了解，c#调用我们正在定位问题。 > > > 刚测试了下C++部署，Unet不行的。没有输出结果 > > 这个不行是直接报错？还是没有可视化结果保存？ 都没输出到我设置的输出信息，直接就退了，也没有什么报错信息  这是我基于paddlex训练的Unet模型： 链接：https://pan.baidu.com/s/1FWuLJXYnqpf-FFWiDbs08Q 提取码：knqr 这是用python跑的