chenghan_的博客

接下来，我们需要修改Ultra-Fast-Lane-Detection-master/scripts/convert_tusimple.py文件下的generate_segmentation_and_train_list(root, line_txt, names)函数，形成自己的车道线顺序，以4车道线为例1,1,1,1表示从左到右的车道线都存在，1,1,0,0,有2条斜率k<0的左侧线，0,1,0,0表示有1条斜率k<0的左侧线，0,0,1,0表示有1条斜率k>0的右侧线；下图每一行都包括以上的内容。

3、安装pytorch。

其中：“lanes”表示每行的坐标值，可以看出’clips/0313-1/6040/20.jpg’有4条车道线；“h_samples”表示每列的坐标值。例如，第一条线的第一个点为（632，280），第二个点为（625，290），其中-2为无效点。

网盘地址：https://pan.baidu.com/s/1XMv4IC01ieRLmtaZSDq5dQ。网盘：https://pan.baidu.com/s/1GrJsaIs3Z0kBM7j56SphoA。运行下面的命令(记得修改TUSIMPLEROOT的地址)生成两个txt文件，结构如下图所示。

接下来是针对自己的数据集，可能存在多条车道线的问题进行数据集的标注、训练、测试等任务。