主要观点总结
该文章是关于车道线检测和分类模型的比赛任务说明和训练指南。主要介绍了数据集的特点、数据预处理、训练过程中需要注意的问题、类别不均衡问题的处理方法、DeepLabv3+模型的finetune、训练过程可视化和生成预测结果等步骤。
关键观点总结
关键观点1: 比赛任务和要求
参赛者需利用提供的训练数据设计车道线检测和分类模型，检测测试数据中车道线的具体位置和类别。
关键观点2: 数据集特点
数据集包括手机拍摄的道路图片，并标注了车道线的区域和类别。标注数据以灰度图方式存储，不同类别的车道线像素有不同的灰度值。
关键观点3: 数据预处理
为了节省显存，可以选择裁剪掉图片的上半部分，即天空部分。同时，需要注意调整类别权重以处理类别不均衡问题。
关键观点4: 训练过程中的注意事项
训练时需要注意默认PaddleSeg v0.6在Paddlepaddle 1.8.4的框架版本下的问题，以及使用适当的损失函数来处理类别不均衡问题。另外，DeepLabv3+模型的finetune也需要进行相应的设置。
关键观点5: 训练过程可视化和生成预测结果
通过配置logdir路径和修改配置文件，可以对训练过程进行监控，并生成预测结果。需要注意的是，不同分辨率的图片需要分开处理，修改配置文件中的EVAL_CROP_SIZE以及相应的VIS_FILE_LIST和TEST_FILE_LIST路径配置。
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点击上方 “ 小白学视觉 ”，选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货，第一时间送达 0.1 任务 要求参赛者利用提供的训练数据，设计一个车道线检测和分类模型，来检测测试数据中车道线的具体位置和类别。样例示范： 0.2 数据集描述 本次赛题数据集包括x张手机拍摄的道路图片数据，并对这些图片数据标注了车道线的区域和类别，其中标注数据以灰度图的方式存储。 标注数据是与原图尺寸相同的单通道灰度图，其中背景像素的灰度值为0，不同类别的车道线像素分别为不同的灰度值，具体如下表所示： 3. 数据处理 参考项目从头搭建无人车车道线检测挑战赛解决方案中提到： 通过仔细观察，我们发现这些数据有一个共同的特点，就是图片的上三分之一部分都是天空，是没有车道线存在的，知道了这点后，我们就可以进行一个裁剪的过程，一下子就可
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