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前言一、tusimple二、数据集介绍1.标注json 文件中每一行包括三个字段2.上面的数据就有 4 条车道线,
总结
前言
Tusimple 是一家做自动驾驶的公司,他也公布了一些其在自动驾驶领域积累的数据,其中有一些是和车道线检测相关的。2018年6 月份,其举办了一次以摄像头图像数据做车道检测的比赛,公开了一部分数据及其标注。数据下载数据是:https://github.com/TuSimple/tusimple-benchmark/issues/3 一、tusimple主要是车道线数据,含有以下几种状况: 中等天气条件 白天不同的时间 2车道/3车道/4车道/或更多 不同的交通状况 数据集大小: 训练集: 3626个视频剪辑,每个视频剪辑为1s拍摄的图片,共计20张 对于每个剪辑:3626个注释帧 测试集: 2944个视频剪辑 每张图片:1280 x 720 总计:3626张训练图像和2782张测试图像;每张图都提供了该图前19帧图像(不过这19帧是未标注的) 二、数据集介绍 1.标注json 文件中每一行包括三个字段raw_file : 每一个数据段的第20帧图像的的 path 路径 lanes 和 h_samples 是数据具体的标注内容,为了压缩,h_sample 是纵坐标(应该是从上到下拍好顺序的),lanes 是每个车道的横坐标,是个二维数组。 -2 表示这个点是无效的点 {"lanes": [ [-2, -2, -2, -2, 632, 625, 617, 609, 601, 594, 586, 578, 570, 563, 555, 547, 539, 532, 524, 516, 508, 501, 493, 485, 477, 469, 462, 454, 446, 438, 431, 423, 415, 407, 400, 392, 384, 376, 369, 361, 353, 345, 338, 330, 322, 314, 307, 299], [-2, -2, -2, -2, 719, 734, 748, 762, 777, 791, 805, 820, 834, 848, 863, 877, 891, 906, 920, 934, 949, 963, 978, 992, 1006, 1021, 1035, 1049, 1064, 1078, 1092, 1107, 1121, 1135, 1150, 1164, 1178, 1193, 1207, 1221, 1236, 1250, 1265, -2, -2, -2, -2, -2], [-2, -2, -2, -2, -2, 532, 503, 474, 445, 416, 387, 358, 329, 300, 271, 241, 212, 183, 154, 125, 96, 67, 38, 9, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2], [-2, -2, -2, 781, 822, 862, 903, 944, 984, 1025, 1066, 1107, 1147, 1188, 1229, 1269, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2]], "h_samples": [240, 250, 260, 270, 280, 290, 300, 310, 320, 330, 340, 350, 360, 370, 380, 390, 400, 410, 420, 430, 440, 450, 460, 470, 480, 490, 500, 510, 520, 530, 540, 550, 560, 570, 580, 590, 600, 610, 620, 630, 640, 650, 660, 670, 680, 690, 700, 710], "raw_file": "clips/0313-1/6040/20.jpg"} 2.上面的数据就有 4 条车道线,第一条车道线的第一个点的坐标是(632,280)。 标注的过程应该是,将图片的下半部分如70%*height 等分成N份。然后取车道线(如论虚实)与该标注线交叉的点 总结Tusimple 数据的标注特点: 1、车道线实际上不只是道路上的标线,虚线被当作了一种实线做处理的。这里面双实线、白线、黄线这类信息也是没有被标注的。 2、每条线实际上是点序列的坐标集合,而不是区域集合 |
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