Waymo开放数据集端到端挑战赛提交结果问题解析
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wa/waymo-open-dataset 在Waymo开放数据集端到端(End-to-End)挑战赛中，参赛者可能会遇到提交结果后无法立即看到评分的问题。本文将详细解析这一现象背后的原因，并提供完整的解决方案。
问题现象
参赛者提交模型预测结果后，在结果页面可以看到提交的标题、描述和作者信息，但评分和反馈信息却未显示。这种情况通常会让参赛者产生疑问，担心是否提交过程出现了问题。
原因分析
经过Waymo团队确认，这种现象通常由以下两种原因导致：
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系统UI更新延迟：评分系统需要时间处理提交结果并更新前端显示，这是一个正常的处理流程。
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文件打包格式问题：部分参赛者在打包提交文件时使用了不正确的命名格式，导致系统无法识别和评估。
解决方案
对于UI显示延迟问题
参赛者只需耐心等待，系统会在短时间内完成评分计算并更新显示。根据经验，这个过程通常不会超过24小时。
对于文件打包问题
正确的文件打包流程如下：
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确保输出文件使用正确的命名格式：
mysubmission.binproto-00000-of-00001 -
如果使用多分片输出，应确保每个分片都遵循
mysubmission.binproto-XXXXX-of-YYYYY的命名规范 -
打包命令示例：
# 单分片情况
mv part0 mysubmission.binproto-00000-of-00001
tar cvf MySubmission.tar mysubmission.binproto-00000-of-00001
gzip MySubmission.tar
技术要点
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文件格式要求：Waymo评估系统对输入文件名有严格要求，这与TensorFlow的分片文件命名规范一致。
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评估流程：提交后系统会先验证文件格式，然后排队进行评估计算，最后更新UI显示。
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错误排查：如果遇到"未找到分片"的错误提示，首先检查文件名是否符合规范。
最佳实践建议
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在本地先验证文件命名和格式正确性再提交
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对于多分片提交，确保所有分片都使用一致的命名前缀
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提交后如长时间未显示结果，可检查系统公告或联系组织方
通过遵循上述指导，参赛者可以顺利完成结果提交并获得评分。理解这些技术细节不仅能解决当前问题，也为参与其他类似挑战赛积累了宝贵经验。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
