LaneNet车道线检测tusimple数据集处理
作者:互联网
tusimple数据集处理
一、下载数据集
1、官方下载地址 https://github.com/TuSimple/tusimple-benchmark/issues/3,数据集很大,下载速度超级慢。
2、参考https://blog.csdn.net/flana/article/details/105098470
百度网盘下载地址 链接: https://pan.baidu.com/s/1iyEMu0tcKaVX8nv0zBnSKw 提取码: fccj,网盘中只有zip压缩包,json文件到官网复制粘贴即可。
下载完后文件目录结构如下:
目前只用了train_set.zip、test_set.zip和几个json文件,其它几个压缩包没用到。
二、处理数据
参考:https://blog.csdn.net/qq_40900196/article/details/102840850
1、解压train_set.zip, 解压后如下:
2、根据json文件转换训练集,生成图片文件夹gt_image、gt_binary_image、gt_instance_image 以及文本文件 train.txt
python tools/generate_tusimple_dataset.py --src_dir f:/Data/tusimple/train_set
处理过程如下图所示:
注意:处理过程时间较长,且有一段时间没有打印信息,个人猜测在写txt文件
处理完成后文件目录结构如下图所示:
3. 生成test.txt 以及val.txt, 将标注格式转换成TFRecord
注意:网上很多博客是针对旧版本的代码写的,如果还按照旧版本的去操作,会报错。报的错例如:
最新版代码对应的操作:
1) 修改 config文件夹下tusimple_lanenet.yaml文件
修改内容如下图所示,绿色的为原作者的数据路径,将数据集路径修改为自己的即可,具体路径参考上一步。
2)执行 python tools/make_tusimple_tfrecords.py
执行到下图状态时要等待很久。
执行完成后如下图所示,提示Generating testing example tfrecords complete
执行完成后文件结构如下图所示:
三、训练
训练相关的参数比如batch_size等,参考tusimple_lanenet.yaml文件。
执行训练脚本:python tools/train_lanenet_tusimple.py
这里遇到了错误,提示No module named 'trainner
解决方法在train_lanenet_tusimple.py文件最开始的地方添加下面两行:
import sys
sys.path.append(r'D:\Projects\LaneDetect\lanenet-lane-detection')
上图中的路径根据自己的实际情况进行修改。
再次运行python tools/train_lanenet_tusimple.py,可以跑起来了,我这台电脑没有GPU,我把batch_size调到了1 , 才跑起来。
标签:LaneNet,lanenet,车道,文件,python,py,train,tusimple 来源: https://blog.csdn.net/xywy2008/article/details/114640477