ultra fast lane detection 用自己的数据集训练_ultra fast lane detection多gpu训练

目录

制作数据集

训练数据集

测试模型效果

训练过程主要参考官方项目的README.md文件和INSTALL.md文件

本次使用Tusimple数据集格式进行训练

制作数据集

• 首先标注数据集，制作过程参照之前的博客，标注完成后分成训练集和测试集;
• 制作数据集，这里参照官方指导进行,主要是生成分割图像;

For Tusimple, the segmentation annotation is not provided, hence we need to generate segmentation from the json annotation.
 
python scripts/convert_tusimple.py --root $TUSIMPLEROOT

训练数据集

• 修改配置文件参数configs/tusimple.py

data_root：训练数据集文件路径
 
log_path：训练记录和模型存储位置

• 进行训练

python train.py configs/path_to_your_config

训练完成后模型保存在log_path,并且可以使用tensorboard查看训练过程

测试模型效果

python test.py configs/tusimple.py --test_model path_to_tusimple_18.pth --test_work_dir ./tmp
 
python demo.py configs/tusimple.py --test_model path_to_tusimple_18.pth