Xiangyin123

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作者您好,我仿照culane数据集格式制作了一份自己的自定义数据集(图片尺寸为1920*1080),自定义数据集训练和推理都可以实现,但是今天进行评估时,tp、fp、precision、Fmeasure的值始终都为0,以下是信息和参数截图,请教大佬大概率是什么原因造成的? ![1](https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection-v2/assets/86788316/5b3b8d0d-85c2-4fc7-a650-3dc4ebffb5cb) ![2](https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection-v2/assets/86788316/e752ac24-025e-4e3a-8860-ec159542afe0)

大佬,我想根据CULane数据集格式,把自己的数据做成训练集,但我有三个疑问想请教: 1.CULane数据集中的laneseg_label_w16中的黑色png是如何生成的?有可利用的开源脚本吗? 2.CULane数据集中的train_gt.txt是如何生成的? 3.目前您的算法只支持左右相邻车道线和本车道线共四条车道线的识别吗?如果想支持更多车道线的识别,应该如何修改算法呢?

您好,culane数据尺寸为1640*590,我自定义数据为1920*1280,culane_res34.py中我只需要修改如图中的train_width和train_height这两个参数就可以了是吧? ![1](https://user-images.githubusercontent.com/86788316/220814115-47cde442-68c5-4f8a-b063-4f1386396e0a.png)