[싱싱미역] 차선인식 딥러닝

TwinLiteNet

9월 11일

• 데이터 셋 다운 및 requirement.txt를 실행

  • cuda 버전과 torch 버전이 안맞아 오류 발생
  • 수정과정에서 현재 pycharm 먹통 됨.

    ps -ef | grep pycharm
     kill -9 프로세스번호

  • utils.py의 train 함수 일부 수정

  def train(args, train_loader, model, criterion, optimizer, epoch, max_epoch):
    	model.train()
  
      total_batches = len(train_loader)
    	pbar = enumerate(train_loader)
    	LOGGER.info(('\n' + '%13s' * 4) % ('Epoch','TverskyLoss','FocalLoss' ,'TotalLoss'))
    	pbar = tqdm(pbar, total=total_batches, bar_format='{l_bar}{bar:10}{r_bar}')
    	for i, (_,input, target) in pbar:
        	if args.onGPU == True:
            	input = input.cuda().float() / 255.0        
        	output = model(input)
        
        	# target=target.cuda()
       	 optimizer.zero_grad()
  
        	focal_loss,tversky_loss,loss = criterion(output,target)
          optimizer.zero_grad()
        	loss.backward()
        	optimizer.step()
        	pbar.set_description(('%13s' * 1 + '%13.4g' * 3) %
          (f'{epoch}/{max_epoch - 1}', tversky_loss, focal_loss, loss.item()))
  
  
  

• epoch 2 로 train.py 학습완료

	python3 train.py

• model_1.pth 파일 불러와 테스트 코드 실행

	python3 val.py

• 테스트 코드 일부 수정
  • torch.jit.trace() 부분에서 에러 발생
    
• 결과 이미지
  

BDD100k Dataset이 아닌 도로 주행 영상으로 돌려본 결과 정확하게 분리를 해줌.