车道线检测 ubuntu16.04 tusimple数据集 服务器训练车道线检测 lanenet-lane-detection
下载数据集
LaneNet车道线检测使用的是Tusimple数据集，下载它
下载完之后放到
这个路径下，然后解压。
配置环境
github作者使用的是这套环境
博主使用了tensorflow-gpu==1.12.0环境，
这个文件里面写了我们需要用的包，执行命令
pip install -r requirements.txt博主在下载到tensorflow-gpu、glog、opencv的时候提示网络错误，于是就把requirements.txt文件里的
相对应的信息给删掉了（后面会写如何安装）
安装完这些之后接着安装之前由于网络错误删掉的那些包
1安装glog
pip install glog2安装tensorflow
由于国内安装tensorflow-gpu网速特别慢，所以使用了清华镜像速度超级快
pip install tensorflow-gpu==1.12 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple3安装opencv
pip install opencv-python安装环境时可能会遇到网络错误，多下载几次就好了。无奈啊
处理数据
由于Tusimple数据集是json格式的我们要将其格式进行转换
python tools/generate_tusimple_dataset.py --src_dir '数据集存放的路径（解压后）'一定要确保解压之后的文件全部都在这个目录下，不然会出错
会生成一个train.txt
之后再键入命令生成第二个val.txt test.txt 以及将标注格式转换成TFRecord
python data_provider/lanenet_data_feed_pipline.py
--dataset_dir ./data/training_data_example/training/
--tfrecords_dir ./data/training_data_example/tfrecords（dataset_dir路径是写你转换格式之后的training文件夹的路径）
执行完之后，会出现这几个文件
博主在执行这两行代码是遇到了找不到config的问题，同样在执行训练代码的时候也遇到了这个问题，试过很多种方法例如 在前面加../啊都不行，于是在一篇博客中看到了这两行代码，顺利解决问题，（我觉得这个代码的意思和直接加../是一样的但就是运行不了了，我也不清楚了，希望各位大佬在下方评论一下区别，谢谢了）
import sys,os
sys.path.append(os.path.dirname(__file__) + os.sep + '../')这样数据的读取转换就完成了。
训练
然后开始训练
python tools/train_lanenet.py
--net vgg
--dataset_dir ./data/training_data_example
-m 0运行代码之后又出错了，提示我没有vgg16的文件，那么好下载一个，放到这个目录下就可以训练了
链接：https://share.weiyun.com/5tctpy3 密码：j3mpxc
这是使用nohup命令打印出来的训练日志
也可以使用加了预训练权重的模型
python tools/train_lanenet.py
--net vgg
--dataset_dir data/training_data_example/
--weights_path path/to/your/last/checkpoint
-m 0如果训练过程中自己断了，或者是被别人挤掉了，可以执行下面的代码继续上次中断的地方开始训练。
python tools/train_lanenet.py
--net vgg
--dataset_dir data/training_data_example/
###后面的.data .index .meta 不需要写
--weights_path ./model/tusimple_lanenet_vgg/tusimple_lanenet_vgg_****-**-**-**-**-**.ckpt-*****
-m 0参考
https://www.cnblogs.com/xuanyuyt/p/11523192.html
https://github.com/MaybeShewill-CV/lanenet-lane-detection
解答
如果有小伙伴报了这个问题，你就该升级你的tensorflow了。
如过程中遇到什么问题请在评论区留言，谢谢！