hwang12345

想使用TensorRT在Vavier平台运行,目前实现了pth模型转trt模型,并使用C++ 加载模型进行预测,但是对于输出结果怎么整理有点迷惑,寻求指教. 对应python代码: ``` out_torch = out_torch[:, ::-1, :] prob_torch = scipy.special.softmax(out_torch[:-1, :, :], axis=0) idx = np.arange(cfg.griding_num) + 1 idx = idx.reshape(-1, 1, 1) loc = np.sum(prob_torch * idx,...

The result can not display correctly

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hey, @KopiSoftware thanks your nice code ,i had get the trt model,but i have a problem about display the result on image. the err code: ``` out_j = trt_outputs[0].reshape(101, 56,...

@cfzd 需要请教问题如下： 使用训练集数据约1500张，测试集300张。 模型训练完成后，使用test.py对模型进行评估： Accuracy 0.8972145909645911 FP 0.6993589743589743 FN 0.23333333333333334 FP 结果有点大，不知道应该从哪方面进行优化？

@cfzd 如果数据集图像使用1080p图像，h_samples增加了采样值，cls_num_per_lane的值是不是与h_samples的长度保持一致？且程序中所有的cls_num_per_lane变量的致都与h_samples保持一致？ h_samples = [160, 170, 180, 190, 200, 210, 220, 230, 240, 250, 260, 270, 280, 290, 300, 310, 320, 330, 340, 350, 360, 370, 380, 390, 400, 410,...

test.py 运行报错：Format of lanes error

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使用1080p图像数据集训练模型，训练完成后使用test.py进行测试，运行报错： merge test_model config merge test_work_dir config start testing... use_aux:false init cls initialize_weights 100%|███████████████████████████████████████████| 49/49 [00:06

自定义Tusimple格式数据集

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自己标注1920*1080分辨率的图像，标注后整理为Tusimple数据集格式，并且对h_samples进行了修改，具体如下： [135, 152, 169, 186, 203, 220, 237, 254, 271, 288, 305, 322, 339, 356, 373, 390, 407, 424, 441, 458, 475, 492, 509, 526, 543, 560, 577, 594, 611,...