Ultra-Fast-Lane-Detection-v2
Ultra-Fast-Lane-Detection-v2 copied to clipboard
cfzd
请教下train_height,original_height与crop_ratio之间的关系
你好，我想请教下train_height,original_height与crop_ratio之间的关系，我看了在culane和curvelane中的配置文件以及源码resize中对这三者的使用，看不出三者间的数学关系。特别是对train_height和crop_ratio的设置，请问这是经验值吗？并且在width方向却没有使用crop_ratio,让我很疑惑，希望作者能帮我解疑。谢谢
@jfkkf123
-
train_height指的是训练时输入图像的高度，可能是800或者1600 -
original_height值得是数据集中的图像高度，比如720P就是720，CULane是590 -
crop_ratio指的crop比例，因为数据集包含一些天空的像素，一般是不用考虑的，因此可以把图像上部分给crop掉，crop_ratio就是控制这个的，比如crop_ratio=0.2，指的是把图像上方20%的图像给crop掉
@cfzd 哈哈，我当时就觉得有好像有点问题。也就是说train_height(或width)、original_height(或width)和crop_ratio在数学上并没有一个y=f(x)这样的关系。还想请教下，如果我想在训练过程中加入车道线的分类（白实，白虚，黄虚等），是不是需要对exist_row(exist_col)中的二分类扩展成多分类。
@cfzd 哈哈，我当时就觉得有好像有点问题。也就是说train_height(或width)、original_height(或width)和crop_ratio在数学上并没有一个y=f(x)这样的关系。还想请教下，如果我想在训练过程中加入车道线的分类（白实，白虚，黄虚等），是不是需要对exist_row(exist_col)中的二分类扩展成多分类。
哈喽，请问一下您车道线分类用的是公开数据集吗？
@jfkkf123 抱歉，有个地方说错了，crop_ratio=0.8代表把图像上方20%的图像给crop掉
大佬，问一下这个crop在train的时候有用到吗，我在查看代码的时候没有看到相关操作，但是修改configs验证的时候准确度又会出问题（训练crop=0.8，test：crop=1）
@Handaphoser crop的操作在这个地方： https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection-v2/blob/849fa7b90c189b646d12adc1d807bec54e982031/data/dali_data.py#L163-L176
先把图像放大，然后再按照原尺寸进行裁切，天空就被裁掉了
@Handaphoser crop的操作在这个地方：
https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection-v2/blob/849fa7b90c189b646d12adc1d807bec54e982031/data/dali_data.py#L163-L176
先把图像放大，然后再按照原尺寸进行裁切，天空就被裁掉了
好的，谢谢。
@Handaphoser crop的操作在这个地方：
https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection-v2/blob/849fa7b90c189b646d12adc1d807bec54e982031/data/dali_data.py#L163-L176
先把图像放大，然后再按照原尺寸进行裁切，天空就被裁掉了
大佬，问一下。我看这个对train image先扩大再裁剪，但是在代码里没有看到对label做相关操作，是不是会导致训练的时候训练图像和label的车道线位置无法对应起来，是不是学习到的错误特征。另外eval_lane这个函数也没有做相关操作。
@Handaphoser 这个并没有问题，原因如下：
- 因为裁掉了天空，左右并没有裁切，所以对于col anchor表示的车道线学习没有影响
- 对于row anchor，加入anchor在原图上的位置为
[0.4, 0.5, 0.6] ...位置的车道线，如果不裁切，那么网络可能就会用[0.4, 0.5, 0.6] ...处的特征进行学习 - 假设裁切掉了0.3的图像，那么网络就需要用
[0.1, 0.2, 0.3] ...处的特征进行学习，但这个过程是自动的，可以由bp保证网络找到正确的位置（因为最后每个anchor的检测头输入的都是全图特征） - 一个不太恰当的例子，就像图像分类，它的label并不会因为对图像做crop，resize而变化