关于V2版本使用自己标注的数据，在V1可以训练，V2不能训练的,不使用加速读取json的方法或者demo

[qiyuefun]

你好，博主，已经再V1版本上跑自己标注的数据，因为通过labelme打的标签跟开源的CULane的数据标注不一样,只画了本车道线两条直线， 以下是目前自己数据集的目录： CULANEROOT --images_dir --labels_dir --list ---images_dir 是原图jpg和点的txt, --labels_dir 是原图的标签，背景黑框 --list --train_gt.txt

--目前在使用V2版本数据训练，自己标注标签打的不一样，所以在通过脚本script/cache_culane_ponits.py, 转成的culane_anno_cache.json 不能够使用，虽然是加速，想通过V1能跑的数据也在V2跑通下，未能实现。自己还不能按照V1如何训练对V2不用culane_anno_cache.json也能训练进行转化。请博主帮帮忙，能不能在V2版本上，给个不加速使用读到一个文件里，也能训练V1版本的方法呢，期待您的回复。

[cfzd]

@qiyuefun 你可以把你的数据转换为CULane格式的分割数据，然后重新使用这个仓库里的脚本生成json文件，就可以训练了

[qiyuefun]

自己数据图片大小是19201080 车道线标注的标记的是自己本车道线的车道线,分左右两边,一边描点是3~5点左右,并]没有按照格子开源的250~590这样格式进行填充.这边resize1600590试看看,能不能用仓库的脚本的j文件.

[qiyuefun]

@cfzd

[qiyuefun]

[qiyuefun]

[yuxuanhuang02]

您好，我也是和你一样用的自建数据集labelme转的，也是只有当前车道左右两条车道线，唯一不同是我的label：{L1：1，R1：2}，所以我的train_gt.txt里面后面四个数字，现在只有两个，比如两条都存在情况下，是“1 1”，这样做标签是否正确？

[qiyuefun]

标签是可以设置只有{L1：1，R1：2}，训练读标签的时候，自己对应修改符合训练数据集格式

[yuxuanhuang02]

标签是可以设置只有{L1：1，R1：2}，训练读标签的时候，自己对应修改符合训练数据集格式

我用的v1 需要修改对应的读取标签部分吗

[yuxuanhuang02]

您好，我用标题所述自建两条车道线的数据集进行训练时，dataset输入查看没问题，但是验证时候out_j输出只有两个不为0，而且不同权重不为0的两个地方相同，请问是哪里出了问题？常规的数据格式已经检查无误（左一右一两条车道，左一值为1，右一值为2）。 输入数据内容与输出数据内容见附图 image