关于使用culane评估指标值异常

[Xiangyin123]

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？

[cfzd]

@Xiangyin123 你可以打开这个list文件，然后随便取一行的lines.txt文件，拿到路径，把这个路径分别加到图上detect_dir和anno_dir后面，分别打开两个lines.txt文件，看看里面内容是什么就可以判断了

[Xiangyin123]

好的，我打开了这两个文件，却是发现了问题，上面的是我自己数据标注后用脚本生成的车道线中心点坐标，下面应该是预测的车道线坐标吧，好像是差距有点大。是因为我训练数据尺寸和culane数据尺寸不一致或者是设置的行锚点anno_row_anchor不同导致的吗？需要修改评估代码吗？望大佬指点

[cfzd]

@Xiangyin123 这个有差距是正常的，并不一定点集需要对齐anchor。我推荐你可以用cv2或者matplotlib吧这些数据都画出来，一行是一条车道线，每条车道线是[x1,y1,x2,y2,...]的形式组织的，画出来之后就可以看到问题了

[Xiangyin123]

根据您的建议，我最终确定发生了评估值异常的原因：我没有将generate_lines_local_tta()、generate_lines_col_local_tta（）两个函数中图片的尺寸修为我自己数据的尺寸，导致预测的点差距过大。

如今我已修改了对应的尺寸，也能输出一些评估值。但是有几个参数的设置还想请教下大佬： （我自己数据原始尺寸是1920*1080，train_width 和train_height设置为：1536 *864（原始尺寸的0.8倍））

我在进行测试时，发现w_lane值的改变对评估结果影响很大，这个w_lane值指的是将点绘制成线区域的宽度吗？原始的值是30是指宽度为30个像素点吗？

上图中的值25是什么？如何得到的呢？

上图中的32.是什么？如何得到呢？

期待大佬的指导^-^

[cfzd]

@Xiangyin123

1. 宽度对评估结果影响是会很大，原始值30是在1640x590这个分辨率下的，你可以根据你的分辨率自行调整
2. 这个25和32代表的是做tta的坐标补偿，我们在做tta时，会把特征向左平移一个像素，然后做一遍预测，这样得到的车道线坐标是左偏的，这个值就是便宜量，因此加上这个就可以得到无偏的车道线

[Xiangyin123]

原来如此，那对于我现在图片的尺寸发生了改变，25/32这两个值需要重新计算并设置吗？

[cfzd]

@Xiangyin123 对，你可以简单算一下，如果偏移一个格子，就是这个格子在原图上占多少个像素

[umie0128]

@cfzd 你好 我也加入了一部分数据作为测试集 但是原图已经经过裁剪和缩放变成CULane的1640x590尺寸了 真值的.lines.txt和推理的.lines.txt用cv2.cricle画点可视化出来都是贴合车道线的 但是评估指标阶段tp为0

[licc0431]

30宽度修改，应该参照什么修改啊

[2239891257]

您好，我自己制作了curvelanes风格的数据集，但是评测的时候指标超低，但是可视化的时候预测都可以贴近车道，而且相应的图片尺寸也都经过调整了

[justiscome]

@umie0128 请问这个问题您解决了吗，tp=0

[umie0128]

@umie0128 请问这个问题您解决了吗，tp=0

解决了 但是项目已经废弃了 你看看官方写的evaluation底下的内容