LaneNet车道线检测tusimple数据集处理

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.youkuaiyun.com/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.youkuaiyun.com/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。

这里只是把脚本执行起来，真正的训练应该是要GPU的，否则的话速度慢不说，而且训练出的结果肯定也不理想。