zhangzhongyuan1996

有了吗有了吗？

有代码可供参考吗，我最近刚好也需要做一个虚线的模型调试 在 2023-08-29 15:43:03，"UcasCore" ***@***.***> 写道： 我有解决方案了，在网络的分类分支加个通道让原本的背景/车道线的二分类变成背景/实线/虚线的多分类就行。不过需要在加载数据的时候注意加入实线虚线的类别，然后clr_head里很多地方的索引值也要进行修改。具体来说，网络里原本是192个78维度的anchor向量，0、1维对应背景/车道线即分类分支的输出，2、3、4维度是起点的y、x、θ值、5维是线的长度length、6维之后是采样点的水平偏移量，2维之后都对应回归分支的输出，所以加上虚线实线的话在分类分支输出加个维度让它变成0、1、2维，剩下的维度往后顺移，让原本一共78维变成79维就可以了。 — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you commented.Message ID: ***@***.***>

还没看懂你的说法，我们在数据集构建部分对于大于五条的车道线检测的部分有问题，可以加个微信细聊一下吗？我的微信funnychatwe。 在 2023-08-29 15:43:03，"UcasCore" ***@***.***> 写道： 我有解决方案了，在网络的分类分支加个通道让原本的背景/车道线的二分类变成背景/实线/虚线的多分类就行。不过需要在加载数据的时候注意加入实线虚线的类别，然后clr_head里很多地方的索引值也要进行修改。具体来说，网络里原本是192个78维度的anchor向量，0、1维对应背景/车道线即分类分支的输出，2、3、4维度是起点的y、x、θ值、5维是线的长度length、6维之后是采样点的水平偏移量，2维之后都对应回归分支的输出，所以加上虚线实线的话在分类分支输出加个维度让它变成0、1、2维，剩下的维度往后顺移，让原本一共78维变成79维就可以了。 — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you commented.Message ID: ***@***.***>

你找到解决方法了吗？

I tried your code ,but it is not work.Why?

咋做的，教教我，他这个原版本好多错误

iou计算面积，是回归。acc计算准确率，是分类。发自我的 iPhone在 2023年10月25日，17:06，996 ***@***.***> 写道： 你好，想请教一下，车道线检测使用miou作用评价指标，在论文中貌似很不常见，一般都是ACC等评价指标；在对比其他网络时应该使用哪个指标对比呢？ —Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe.You are receiving this because you commented.Message ID: ***@***.***>

how to deal this problem?