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Tusimple数据集相关错误询问
作者您好，我训练自己的数据集(格式为:Tusimple格式)出现一下错误：我应该如何修改呢
数据集格式：
config如何： dataset= 'Tusimple' data_root= 'train_dataset' # Need to be modified before running epoch= 100 batch_size= 1 optimizer= 'SGD' learning_rate= 0.05 weight_decay= 0.0001 momentum= 0.9 scheduler= 'multi' steps= [50,75] gamma= 0.1 warmup= 'linear' warmup_iters= 100 backbone= '18' griding_num= 100 use_aux= False sim_loss_w= 0.0 shp_loss_w= 0.0 note= '' log_path= '' finetune= None resume= None test_model= '' test_work_dir= '' num_lanes= 4 var_loss_power= 2.0 auto_backup= True num_row= 56 num_col= 41 train_width= 800 train_height= 320 num_cell_row= 100 num_cell_col= 100 mean_loss_w= 0.05 fc_norm= False soft_loss= True cls_loss_col_w= 1.0 cls_ext_col_w= 1.0 mean_loss_col_w= 0.05 eval_mode= 'normal' crop_ratio = 0.8
@QIANXUNZDL123 https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection-v2/blob/c903880678454dfd9b55a63022368db05c00bc6d/evaluation/tusimple/lane2.py#L62-L63 因为你ground truth中的样本数和你的预测的样本数不一致导致的
PS 你训练时的loss都nan了，你可能需要降低学习率
@QIANXUNZDL123
https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection-v2/blob/c903880678454dfd9b55a63022368db05c00bc6d/evaluation/tusimple/lane2.py#L62-L63
因为你ground truth中的样本数和你的预测的样本数不一致导致的 PS 你训练时的loss都nan了，你可能需要降低学习率 ground truth是test_lable.json吗？？我打印json_gt是output输出得txt文件牙。。。。
@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
@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 我的也是json_pred只有一个，能不能看看你怎么修改的，，0.0
@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。。
