pretrained weights
kaishijeng opened this issue · 9 comments
Can you share your pretrained weight? I am interested with deeplab v3 based only
Thanks,
Can you share your pretrained weight? I am interested with deeplab v3 based only
Thanks,
due to time and resource limit,I can only provide the first stage trained model,See Readme
Thanks, I tried it and it works.
When I train with the following script of 50 epochs and run inference with the trained weights, the result is all black (no lane marking has been detected).
python train.py --batch_size 4 --wid 846 --epochs 50 --lr 0.0006 --back deeplab
With the same test image, your best.pt is able to detect a lot of lane marking pixels.
Not sure why this happens
Thanks,
Maybe my LR schedule has some problem and cause gradient vanishing,I have updated README,before training you should split data. and you can use visdom to visualize the training progress，10 epochs is enough for the first stage。
Get an issue when running python split.py. I only have road2 color images and labels
ThreadPoolExecutor-0_0: 82%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3380/4140 [16:35<03:40, 3.45it/slibpng error: Read Error 81%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3368/4140 [16:35<03:48, 3.38it/s]
ThreadPoolExecutor-0_4: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4140/4140 [20:13<00:00, 3.41it/s]
ThreadPoolExecutor-0_3: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4140/4140 [20:14<00:00, 3.41it/s]
ThreadPoolExecutor-0_2: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4140/4140 [20:16<00:00, 3.40it/s]
ThreadPoolExecutor-0_0: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4140/4140 [20:17<00:00, 3.40it/s]
ThreadPoolExecutor-0_6: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4140/4140 [20:17<00:00, 3.40it/s]
ThreadPoolExecutor-0_5: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4140/4140 [20:18<00:00, 3.40it/s]
ThreadPoolExecutor-0_1: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4140/4140 [20:19<00:00, 3.40it/s]
ThreadPoolExecutor-0_7: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4139/4139 [20:20<00:00, 3.39it/s]
Traceback (most recent call last):███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊| 4131/4140 [20:17<00:01, 6.05it/s]
File "./split.py", line 58, in █████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4140/4140 [20:18<00:00, 9.61it/s]
main()Executor-0_6: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4140/4140 [20:17<00:00, 6.45it/s]
File "./split.py", line 49, in main████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎| 4107/4139 [20:17<00:05, 6.11it/s]
train_img_, val_img_ = train_test_split(four_paths)██████████████████████████████████████████████████████████████████▍| 4115/4139 [20:18<00:02, 9.03it/s]
File "/home/test/anaconda3/envs/test/lib/python3.7/site-packages/sklearn/model_selection/_split.py", line 2122, in train_test_split00:01, 11.43it/s]
default_test_size=0.25)%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4139/4139 [20:20<00:00, 14.25it/s]
File "/home/test/anaconda3/envs/test/lib/python3.7/site-packages/sklearn/model_selection/_split.py", line 1805, in _validate_shuffle_split
train_size)
ValueError: With n_samples=0, test_size=0.25 and train_size=None, the resulting train set will be empty. Adjust any of the aforementioned parameters.
Get an issue when running python split.py. I only have road2 color images and labels
ThreadPoolExecutor-0_0: 82%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3380/4140 [16:35<03:40, 3.45it/slibpng error: Read Error 81%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3368/4140 [16:35<03:48, 3.38it/s]
ThreadPoolExecutor-0_4: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4140/4140 [20:13<00:00, 3.41it/s]
ThreadPoolExecutor-0_3: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4140/4140 [20:14<00:00, 3.41it/s]
ThreadPoolExecutor-0_2: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4140/4140 [20:16<00:00, 3.40it/s]
ThreadPoolExecutor-0_0: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4140/4140 [20:17<00:00, 3.40it/s]
ThreadPoolExecutor-0_6: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4140/4140 [20:17<00:00, 3.40it/s]
ThreadPoolExecutor-0_5: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4140/4140 [20:18<00:00, 3.40it/s]
ThreadPoolExecutor-0_1: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4140/4140 [20:19<00:00, 3.40it/s]
ThreadPoolExecutor-0_7: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4139/4139 [20:20<00:00, 3.39it/s]
Traceback (most recent call last):███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊| 4131/4140 [20:17<00:01, 6.05it/s]
File "./split.py", line 58, in █████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4140/4140 [20:18<00:00, 9.61it/s]
main()Executor-0_6: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4140/4140 [20:17<00:00, 6.45it/s]
File "./split.py", line 49, in main████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎| 4107/4139 [20:17<00:05, 6.11it/s]
train_img_, val_img_ = train_test_split(four_paths)██████████████████████████████████████████████████████████████████▍| 4115/4139 [20:18<00:02, 9.03it/s]
File "/home/test/anaconda3/envs/test/lib/python3.7/site-packages/sklearn/model_selection/_split.py", line 2122, in train_test_split00:01, 11.43it/s]
default_test_size=0.25)%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4139/4139 [20:20<00:00, 14.25it/s]
File "/home/test/anaconda3/envs/test/lib/python3.7/site-packages/sklearn/model_selection/_split.py", line 1805, in _validate_shuffle_split
train_size)
ValueError: With n_samples=0, test_size=0.25 and train_size=None, the resulting train set will be empty. Adjust any of the aforementioned parameters.
I have updated script.py ,check your data location is right,and run
python split.py --root data --roads 2
Where do you download Gray_Label_New.zip?
I don't see it at this website:
http://apolloscape.auto/lane_segmentation.html
Are your ColorImage_road02.zip,ColorImage_road04.zip the same as ColorImage_road02.tar,gz,ColorImage_road04.tar.gz on Baidu website above?
Thanks,
Where do you download Gray_Label_New.zip?
I don't see it at this website:
http://apolloscape.auto/lane_segmentation.htmlAre your ColorImage_road02.zip,ColorImage_road04.zip the same as ColorImage_road02.tar,gz,ColorImage_road04.tar.gz on Baidu website above?
Than
I am able to download Gray_Label_New.zip and everything works now.
What are scripts for stage 2 and 3 training?
Thanks,
I am able to download Gray_Label_New.zip and everything works now.
What are scripts for stage 2 and 3 training?
Thanks,
change param wid and use pretrained weight
python train.py --wid 1692 --weigths weights/best.pt
python train.py --wid 3384 --weigths weights/best.pt