YOLOP 训练+测试+模型评估资源文件介绍
本资源文件提供了YOLOP（You Only Look Once for Panoptic Driving Perception）模型的训练、测试和模型评估的完整流程。YOLOP是一个高效的多任务网络，专为全景驾驶感知设计，能够同时处理目标检测、可行驶区域分割和车道线检测三大视觉任务。
内容概述
本资源文件包含以下内容：
- 环境搭建：详细介绍了搭建YOLOP训练和测试环境所需的必要软件和硬件配置。
- 测试：提供了如何使用YOLOP模型进行图片和视频测试的步骤。
- 训练：包括数据集的下载和准备，以及如何在YOLOP模型上进行训练的详细指南。
- 模型评估：介绍了如何评估训练好的YOLOP模型的性能。
- 常见问题及解决方案：列出了在训练和测试过程中可能遇到的常见问题及其解决方案。
使用说明
- 环境搭建：
- 操作系统：Windows 10
- Python版本：3.7
- CUDA版本：10.1
- CUDNN版本：7.6.5
- PyTorch版本：>=1.7
- 测试：
- 使用提供的脚本进行图片和视频测试。
- 支持CPU和GPU测试，可根据需要进行配置。
- 训练：
- 下载并准备数据集。
- 在配置文件中修改相关参数。
- 运行训练脚本开始训练。
- 模型评估：
- 使用提供的评估脚本对训练好的模型进行性能评估。
常见问题
- 测试视频报错：IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 0
- 解决方案：调整图像尺寸以匹配分割掩码的尺寸。
- 训练报错：TypeError: can’t pickle generator objects
- 解决方案：将工作进程数设置为0。
- CUDA内存不足：RuntimeError: CUDA out of memory
- 解决方案：关闭CUDNN基准测试。
总结
本资源文件旨在帮助用户快速上手YOLOP模型的训练和测试，并提供详细的步骤和常见问题的解决方案。通过本资源文件，用户可以轻松实现YOLOP模型的训练、测试和模型评估，从而在全景驾驶感知任务中取得更好的效果。