Ultra-Fast-Lane-Detection-v2
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关于想参考CULane数据集制作自己训练集的相关问题
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?
@Xiangyin123
- 那个并不是黑色的png,那个是车道线分割图,里面的值为0,1,2,3,4,分别代表背景、左左、左、右、右右车道线。如果你想可视化一下,可以用opencv把随便一张有车道线的图读进去(有的图没有车道线),然后把这张图片直接乘以60,再保存为png,这样0,1,2,3,4就分别变为0,60,120,180,240了,就可以看到了。
- 这个是CULane的作者标注的
- 支持更多的,只需要把车道线数目
num_lanes
设置的更大就行了,可以参考CurveLanes数据集相关部分代码
好的,感谢大佬的回复和指点。我已经在着手依照CULane数据集进行自己数据集的制作了,正在编写数据集相关txt文件生成的python脚本。
大佬 我将自己的数据集标注处理后整理成了和CULane一样的格式 但是运行scripts/cache_culane_ponits.py 脚本时会报错,好像是我自己标注的方式存在问题。CULane数据集的标注方式是怎么样的您知道吗?culane是怎样实现纵向每隔10个像素点标注的呢?
@Xiangyin123 报错是什么可以贴一下吗?
大佬你好 我现在图像文件及其对应的txt标注文件、trainlist文件准备好了,在生成laneseg label的时候遇到了点问题,我用culane官方的labelGen.sh 一直报关于opencv Namewindow的错,想问下你有没有其他方法生成像素标志图?