cfzd

@tohasi 对的，应该都是-1，但是可能你的数据集的大小和culane不一致，导致判断-1的逻辑有问题，你可以修改这个部分解决这个问题： https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection-v2/blob/7df2f1280e52c16a46fb3346868d53ec795b9159/data/dali_data.py#L241-L271 这段代码中包含-1的部分都是需要检查的

@iuhiyuh 如果同一个pred被分配给了不同的gt，同时他们的acc都要大于`LaneEval.pt_thresh`，那么这两个gt应该也是非常像的，感觉一般是不太可能出现的，在tusimple 数据集中应该是没有这样的样本。

@zhongwei1122 可以贴一下报错截图吗

@1605707467qq `nvcc`是cuda的编译器，你可以理解为c语言的gcc。报错提示你没有这个肯定是编译不了的，你确定你的cuda安装好了吗，尤其是在`/usr/local/cuda-11.1`这个路径。 @zhangwulong 0.0.0是没有问题的，它只是一个版本号，默认就是0.0.0。只要： - 你的pytorch使用的cuda版本和你编译`my_interp`用的cuda是同一个版本 那么在任意cuda版本上都可以工作，`my_interp`只是一个非常简单的插件

@lalumayang 这可能是把Res18的模型用了Res34的配置，这个地方确实和文章是不一致的，谢谢提醒，如果后面有空我再补个模型。

@Astulx 你可以通过`echo $PATH`来查看目前的PATH里包含哪些路径，你可能会看到如下输出： ``` /home/zequn/bin:/home/zequn/.local/bin:/usr/local/cuda/bin:/home/zequn/.autojump/bin:/home/zequn/anaconda3/bin:/home/zequn/anaconda3/condabin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/games:/usr/local/games:/snap/bin ``` 路径之间用`:`进行分隔。然后把PATH保存到一个临时变量里面： ``` export OLD_PATH=$PATH ``` 然后把路径中所有与conda相关的，比如`/home/zequn/anaconda3/bin`，`/home/zequn/anaconda3/condabin`这种去掉，只保留其他的路径，去掉后得到新的PATH: ``` export PATH=/home/zequn/bin:/home/zequn/.local/bin:/usr/local/cuda/bin:/home/zequn/.autojump/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/games:/usr/local/games:/snap/bin ``` 注意删除conda相关的路径时分隔符`:`要符合格式，然后你就可以编译OpenCV了。 编译完成之后可以把原来的路径恢复出来就行了： ``` export PATH=$OLD_PATH ``` 或者你关闭当前的终端，重新打开一个终端再用也可以，这些conda的路径会自动被恢复。

@Astulx 你要不试着运行一下这个命令，然后重新编译： ``` sudo ldconfig -v ```

@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

@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

@jfkkf123 对的，你可以把那个二分类扩展成多个类别用来表示车道线的类别