dataset自己的数据集
时间: 2025-02-28 21:03:40 浏览: 56
### 创建和处理自定义数据集
#### 数据预处理
为了使lanenet模型能够处理特定的数据,需要将原始图像及其标签转换成适合训练的形式。对于tuSimple数据集而言,在准备阶段要先生成`tfrecords`格式文件[^1]。
```bash
# 假设有一个脚本用于转换图片到TFRecord格式
python convert_images_to_tfrecord.py \
--image_dir=path/to/images/ \
--output_path=output/tfrecords/
```
#### 路径配置与工具调整
当针对CULane这样的不同结构化道路标记检测任务时,则需修改相关辅助程序中的路径设置来适应新的工作目录环境。具体来说就是编辑名为`labelGen.sh`的shell脚本内的参数选项,比如指定目标车道线数据存储位置以及设定其他必要的命令行开关(-s)[^2]。
```bash
#!/bin/bash
# 修改后的 labelGen.sh 文件片段
export CULANE_PATH="/path/to/culane/dataset"
./generate_labels -s "$CULANE_PATH"
```
#### 自动化流程构建
通过编写Python或其他编程语言编写的自动化脚本来简化上述过程可以极大提高效率并减少人为错误的发生概率。这些脚本应该能自动完成从下载源码、安装依赖项直到最终打包成果物等一系列操作。
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