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voldemortX
自制数据集训练，推理结果可视化问题
感谢分享！在使用自制的数据集进行训练和推理后，可视化结果为有四个控制点，及一条类似正弦曲线的bezier burve。本人希望输出的结果是一条笔直的直线，分析可能需要修改的配置文件在以下两个地方： 1.生成bezier标签文件train_3.json，命令"python ./tools/curve_fitting_tools/gen_annotations.py" 2.推理结果可视化，命令"python ./tools/vis/lane_img_dir.py --style=bezier" 希望解答如何修改配置，使推理的结果为一条笔直的直线，达到VISUALIZATION.md第二张图的效果。
@CPones 这可能得修改一下可视化逻辑代码，让它拟合一条直线输出
现有代码拟合的车道线，即使可以输出一条直线，也无法保证车道线检测的准确性
那你的需求应该是把网络改成输出直线就行。两个控制点（起点和终点）
作者您好，BezierLaneNet对于前装摄像头的多车道线检测性能表现较好，这是由于特征翻转融合模块和二值分割定位模块共同作用的结果，而针对侧装摄像头的单车道线检测是否有应用前景，即720x1280的图像只有一条直线贯穿的 场景？
作者您好，BezierLaneNet对于前装摄像头的多车道线检测性能表现较好，这是由于特征翻转融合模块和二值分割定位模块共同作用的结果，而针对侧装摄像头的单车道线检测是否有应用前景，即720x1280的图像只有一条直线贯穿的 场景？
如果是侧面有直线贯穿的强假设，建议做针对性设计预测贯穿直线而不是曲线，二值分割大概率还会有收益