tusimple车道线检测 处理自己的数据集 用自己的数据集训练模型

标注数据与图像处理流程

标注数据

将自己的数据用labelme(至于如何安装和使用请自查)打开,然后选择线段或者点进行标注,标注完成之后会生成json格式的标注信息。

处理数据

处理得到的json文件,会生成这五个文件

我这里使用的是批量转换.sh命令,代码如下(如你的数据是单个的你可用自带的命令来生成):

单个数据转换

labelme_json_to_dataset <文件名>.json

批量数据转换(我的名字为json_to_png.sh)

#!/bin/bash
let i=1                   
path=./        	# json文件路径,将sh文件放到json同目录下为 ./ 
cd ${path}
for file in *.json                # 依次查找json文件
do
    labelme_json_to_dataset ${file}	 #在当前目录下将json文件转换为图片,
    let i=i+1
done
sh ./json_to_png.sh
<think> 首先,用户的问题是基于提供的引用资料,询问“车道线检测训练模型数据集的制作方法”。引用来自多个来源,我需要参考这些内容来构建回答。 回顾引用内容: - 引用[1]:讨论使用Python和PyTorch实现车道线检测,提到数据准备、预处理模型选择和训练。 - 引用[2]:概述车道线检测的挑战,如数据集的复杂性。 - 引用[3]:基于预训练模型测试车道线检测。 - 引用[4]:处理自己的数据集训练模型,提到数据标注转换和TFRecord。 - 引用[5]:车道线检测算法实战,提到了数据集如CULane和Tusimple,以及安装步骤。 用户上一次的问题和我的回答:系统提示说“参考用户上一次的问题和你的回答”,但在这个会话中,这是第一次用户提问,所以没有上一次的问题。我需要基于当前查询。 用户查询的核心是“车道线检测训练模型数据集的制作方法”,意思是“how to create a dataset for training models in lane detection”。 从引用中提取关键点: - 引用[4]提到:处理自己的数据集,数据标注转换,转换到TFRecord格式。命令是`python data_provider/lanenet_data_feed_pipline.py --dataset_dir ./data/training_data_example/training/ --tfrecords_dir ./data/training_data_example/tfrecords`。这表明数据集制作涉及数据标注和格式转换。 - 引用[1]提到数据准备和预处理。 - 引用[2]强调数据集的挑战,如遮挡、天气等。 - 引用[5]提到数据集如CULane和Tusimple,这暗示了常用数据集。 所以,数据集制作方法应包括: 1. **数据收集**:收集道路图像,可能包括各种场景(白天、夜晚、雨天等)。 2. **数据标注**:手动或自动标注车道线。标注通常是像素级的车道线位置。 3. **数据预处理**:增强数据,例如旋转、缩放、颜色调整等,以增加泛化能力。 4. **数据格式转换**:转换到模型可用的格式,如TFRecord(用于TensorFlow)或其他格式。 结构化回答: - 回答必须使用中文。 - 遵循系统级指令:行内数学表达式用$...$,独立公式用$$...$$,但在这个主题中,可能没有数学公式,除非涉及算法细节。车道线检测可能涉及一些公式,但用户问的是数据集制作,所以可能不需要公式。如果需要,我可以添加。 - 末尾添加引用标识。 - 生成相关问题。 回答结构: - 先概述数据集制作的关键步骤。 - 然后详细解释每个步骤。 - 参考引用资料。 - 以相关问题结束。 详细步骤: 1. **数据收集**: - 使用摄像头收集道路图像。 - 覆盖多样场景以提高鲁棒性。 - 引用[2]提到遮挡、磨损等问题,所以数据应包含这些情况。 2. **数据标注**: - 标注车道线的位置。在图像中标记车道线。 - 引用[4]提到“数据标注转换”,说明需要标注工具。 - 常见格式:可能生成标签文件,如每个图像的二进制掩码或点集。 3. **数据预处理**: - 图像归一化、增强(如翻转、旋转)。 - 引用[1]提到“数据预处理”。 4. **格式转换**: - 转换为模型输入格式。引用[4]提到转换到TFRecord使用特定脚本。 - 例如,对于PyTorch,可能使用自定义数据集类。 5. **数据集分割**: - 分为训练集、验证集、测试集。 参考命令: - 从引用[4]:`python data_provider/lanenet_data_feed_pipline.py ...`,这可以用于转换数据。 添加引用: - 在相关部分末尾添加标识符如[^4]。 生成相关问题: - 基于主题,生成3个相关问题。 最终回答框架: - 引言:简述车道线检测数据集的重要性。 - 步骤1:数据收集(引用[2]) - 步骤2:数据标注 - 步骤3:数据预处理(引用[1]) - 步骤4:格式转换(引用[4]) - 结论 - 相关问题 确保语言中文。 </think> ### 车道线检测训练模型数据集的制作方法 车道线检测是自动驾驶和辅助驾驶系统的核心技术之一,其性能高度依赖于高质量的训练数据集。制作数据集涉及数据收集、标注、预处理和格式转换等步骤,需覆盖多样场景以提高模型的鲁棒性(如应对遮挡、天气变化等)[^2]。以下是详细的制作方法,基于行业标准和引用资料中的实践建议。 #### 1. **数据收集** - **目的**:收集真实道路图像,确保数据多样性,覆盖不同光照、天气(如雨雪天)、道路类型(如高速公路、城市道路)和异常情况(如车道线磨损或遮挡)。 - **方法**: - 使用车载摄像头或公开数据集(如Tusimple、CULane数据集)采集原始图像[^4][^5]。 - 建议采集至少数千张图像,并保证分辨率一致(如1280x720像素)。 - 引用[2]强调,数据需包含车辆换道场景,以避免对固定车道线产生歧义。 #### 2. **数据标注** - **目的**:为图像中的车道线添加精确标签,供模型学习车道位置。 - **方法**: - 手动标注:使用标注工具(如LabelMe、VIA或自定义脚本)在图像上标记车道线位置。通常生成像素级掩码(binary mask)或点集(point set),表示车道线像素。 - 自动化辅助:结合车道线检测算法预标注,再人工校正以提高效率[^4]。 - 标注格式:常见为JSON或CSV文件,包含图像路径和对应的标签坐标。 - 关键点:标注时应处理遮挡和模糊区域,确保标签的连续性[^2]。 #### 3. **数据预处理** - **目的**:增强数据泛化能力,减少训练过拟合。 - **方法**: - **图像增强**:应用随机变换,如旋转(±10°)、缩放(比例0.9-1.1)、翻转(水平/垂直)和颜色调整(亮度、对比度变化)[^1]。 - **归一化**:将像素值缩放到[0,1]或标准化(减去均值除以标准差)。 - **数据清洗**:移除无效图像(如模糊或无车道线的样本),并根据场景平衡数据集(如确保白天和夜晚图像比例均衡)。 - 引用[1]提到,预处理是提升模型性能的关键步骤。 #### 4. **数据格式转换** - **目的**:将标注数据转换为模型训练友好的格式(如TFRecord、HDF5或PyTorch Dataset)。 - **方法**: - 使用脚本转换标注数据。例如,引用[4]中的命令转换到TFRecord格式: ```bash python data_provider/lanenet_data_feed_pipline.py --dataset_dir ./data/training_data_example/training/ --tfrecords_dir ./data/training_data_example/tfrecords ``` 这会生成TFRecord文件,适用于TensorFlow模型训练。 - 对于PyTorch,可自定义Dataset类加载图像和标签,使用PyTorch的DataLoader进行批量处理。 - 数据集分割:将数据分为训练集(70%)、验证集(15%)和测试集(15%),确保无数据泄露。 #### 5. **数据集验证与测试** - 在训练前,使用工具(如OpenCV)可视化标注结果,检查错误。 - 引用[3]提到预训练模型测试方法,可复用类似命令验证数据集质量: ```bash python tools/test_lanenet.py --weights_path ./model/tusimple_lanenet/tusimple_lanenet.ckpt --image_path ./testdata/your_image.jpg ``` #### 总结 制作车道线检测数据集的核心是确保数据的多样性和标注精度,以应对实际道路的复杂性(如天气影响和车道切换)[^2]。整个过程需迭代优化,建议使用开源工具和脚本(如引用[4]的Pipline)提高效率。高质量数据集是构建鲁棒车道线检测系统的基础[^1]。
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