文章目錄

前言
一、環境搭建
二、測驗
三、訓練
- 3.1 下載資料集
- 3.2 在./lib/config/default.py中修改相關引數
四、模型評估
五、可能遇到的報錯
- 5.1 測驗視頻報錯 IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 0; dimension is 1536 but corresponding boolean dimension is 1440
- 5.2 訓練報錯 TypeError: can't pickle generator objects，EOFError: Ran out of input
- 5.3 調小batch_size后仍然RuntimeError: CUDA out of memory.
- 5.4 AttributeError: 'list' object has no attribute 'seek'. You can only torch.load from a file that is seekable. Please pre-load the data into a buffer like io.BytesIO and try to load from it
總結

前言

本文將詳細介紹YOLOP 訓練+測驗+模型評估的程序和個人遇到的所有報錯，

一、環境搭建

必要環境：Windows10+python3.7+CUDA10.1+CUDNN7.6.5

創建yolop虛擬環境
```
conda create -n yolo_p python=3.7
```

下載pytorch (pytorch版本>=1.7)

conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch

下載YOLOP原始碼
地址：https://github.com/hustvl/YOLOP
安裝所需要的依賴包
```
pip install -r requirements.txt
```

二、測驗

運行 python tools/demo.py --source ./inference/videos/1.mp4
測驗圖片：–source 圖片路徑 (或存放圖片的檔案夾路徑)
測驗視頻：–source 視頻路徑 (或存放視頻的檔案夾路徑)
相機實時：–source 0
默認用cpu測驗效果，如果想改成gpu，修改demo.py 198行如下，

效果如下：

三、訓練

3.1 下載資料集

下載檢測任務圖片：
https://bdd-data.berkeley.edu/portal.html#download
下載檢測任務標簽:
https://drive.google.com/file/d/1Ge-R8NTxG1eqd4zbryFo-1Uonuh0Nxyl/view
下載可行駛區域分割任務標簽：
https://drive.google.com/file/d/1xy_DhUZRHR8yrZG3OwTQAHhYTnXn7URv/view
下載車道線分割任務標簽：
https://drive.google.com/file/d/1lDNTPIQj_YLNZVkksKM25CvCHuquJ8AP/view

資料集結構

這里為了方便我自己劃分了部分資料集進行訓練
下載地址：
鏈接：https://pan.baidu.com/s/1XixhZtU3nNfxKLvV3RZqGQ
提取碼：ed8n

3.2 在./lib/config/default.py中修改相關引數

修改第九行_C.WORKERS = 0
修改96行，121行_C.TRAIN.BATCH_SIZE_PER_GPU 為合適大小(博主電腦比較菜這里填的1)
根據注釋修改53-56行路徑
運行python tools/train.py 開始訓練

四、模型評估

運行 python tools/test.py --weights weights/End-to-end.pth

五、可能遇到的報錯

5.1 測驗視頻報錯 IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 0; dimension is 1536 but corresponding boolean dimension is 1440

解決方案：

在tools/demo.py 128行前加入如下代碼

img_det=cv2.resize(img_det,(da_seg_mask.shape[1],da_seg_mask.shape[0]) ,interpolation=cv2.INTER_AREA)

在這里插入圖片描述

洗掉./lib/utils/plot.py 第60行的resize

在demo.py 148行下加入如下代碼，運行demo.py查看效果

cv2.namedWindow("test", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.resizeWindow("test", int(img_det.shape[1] * 0.5), int(img_det.shape[0] * 0.5))
cv2.imshow("test", img_det)
cv2.waitKey(30)