【知识---tusimple 数据集--车道线检测】

本文主要是介绍【知识---tusimple 数据集--车道线检测】，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

文章目录

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"}