cfzd
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@FANG-MING 就直接在命令行输入这个命令就好了啊 ``` ln -s /usr/local/include/opencv4/opencv2 /usr/local/include/opencv2 ```
@hao1305430263 是不是`data_root`这个路径设置错误了，它需要是tusimple数据集的路径。你可以直接修改`configs/tusimple.py`中的`data_root`或者在命令行加入`--data_root /path/to/your/tusimple` 。
@hao1305430263 你需要执行一下如下脚本： ``` python scripts/convert_tusimple.py --root $TUSIMPLEROOT # this will generate segmentations and two list files: train_gt.txt and test.txt ``` 具体的细节在`INSTALL.md`的`Data preparation`小节。
@JiulongGao 需要把`culane_evaluate.exe`改名成`evaluate.exe`.
@reinaldomaslim You might need to comment out these three lines of code: https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection/blob/f58fcd5f58511159ebfd06e60c7e221558075703/data/dataset.py#L115-L117
@liminghui520 因为现在论文还在review，所以还没有更新。不过我们会尽快更新代码的，不会拖很久的。
实在抱歉了各位，现在论文还处于期刊的review过程中，我会尽我所能的最快的release给大家的，谢谢大家对我们工作的关注！
@ccblublu 抱歉没有及时回复，其实idx从0开始还是从1开始区别都不大，这个只是说0开始的话就相当于以每个分类格子的左边缘作为这个格子的位置，1开始相当于每个分类格子的右边缘作为格子的位置。最好的话应该是0.5比较合适，相对于在分类格子的中心。 第二个+1和-1是坐标从0开始还是从1开始的区别，如果从0开始，那么范围就是[0, n-1], n是宽或高。如果从1开始，那就是[1,n].
@shenhuqiji You can refer to LaneATT or CondLaneNet. They reimplemented the python version of the evaluation code. https://github.com/lucastabelini/LaneATT https://github.com/aliyun/conditional-lane-detection
@MuftawoOmar You can refer to the 'speed_real.py', which supports camera or video inputs. DISCLAIMER: The results are not guaranteed for out-of-domain testing images.