Chengfang Lu
e72bc061c5
Major changes: - New frontend (platform/web/): Vite + React 18 + TypeScript + Tailwind - 4-module navigation: 数据送标 / 模型管理 / 车队管理 / 系统管理 - Data catalog with charts (DMS/ADAS/Lane 3-tab view) - Quality review workflow (标注质检): Good/Fine/Bad scoring with auto-advance - Audit enhancements: batch operations, rejection categories, Feishu notifications - Operation audit log (操作日志) - World model simulation studio (仿真工坊) - Dataset version management with snapshots and diff - ADAS 7-class dataset integration (138K images organized + compressed) - User management with Feishu integration and pagination - CRUD/search/filter on all pages, card layout redesign - PIL-optimized image overlay rendering - Auto-snapshot on build, in_review workflow stage - Removed embedded algorithm code (now in workspace)
3.4 KiB
CLRNet 使用说明（lane0_copy 数据）
代码目录：/home/chengfanglu/DATA/BK2/CLRNet-main 数据目录：/home/chengfanglu/DATA/lane0_copy/（与 UFLD 相同多包布局）
上游论文原版说明见同目录 README.md。
一、环境安装
source ~/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh cd /home/chengfanglu/DATA/BK2/CLRNet-main bash scripts/setup_clrnet_env.sh conda activate clrnet_lane
说明： 环境名默认 clrnet_lane 需要 NVIDIA GPU（main.py 使用 .cuda()） 安装包含 PyTorch、mmcv-full、python setup.py develop（编译 NMS）
二、数据目录
lane0_copy/ DATASET/（images、annotations/segmentation_masks、list/） DATASET-AddBy-zhangsan-20260615/（增量包） lists_merged/（合并列表） datasets_registry.json（别名）
重要：dataset_path 填父目录 lane0_copy，不要只填 DATASET。
数据集类：clrnet/datasets/mufld.py（MufldLane），从 mask 提取车道折线。 目录规范：/home/chengfanglu/DATA/lane0_copy/DATASETS_LAYOUT.md
三、配置文件
configs/clrnet/clr_resnet18_mufld.py — 推荐，1280x720，多包 configs/clrnet/clr_resnet18_mufld_smoke.py — 冒烟
请改 configs/clrnet/clr_resnet18_mufld.py：
dataset_path = '/home/chengfanglu/DATA/lane0_copy' train_packs = ['DATASET'] （多包：train_packs = ['DATASET', 'DATASET-A']，别名见 datasets_registry.json） val_packs = ['DATASET'] pack_list_name = 'list/train_gt.txt' remerge_lists = False
合并列表输出：lane0_copy/lists_merged/train__DATASET__....txt
图像与网络参数： 原图 1280x720 cut_height 160 网络输入 800x320 max_lanes 4
四、训练
conda activate clrnet_lane cd /home/chengfanglu/DATA/BK2/CLRNet-main
首次冒烟前先建短列表： head -64 /home/chengfanglu/DATA/lane0_copy/DATASET/list/train_gt.txt > /home/chengfanglu/DATA/lane0_copy/DATASET/list/train_gt_smoke.txt
冒烟： python main.py configs/clrnet/clr_resnet18_mufld_smoke.py --gpus 0
正式： python main.py configs/clrnet/clr_resnet18_mufld.py --gpus 0
权重目录：work_dirs/clr/mufld_r18/（由 config 里 work_dirs 决定） 多卡示例：--gpus 0 1
常用修改： batch_size = 16 epochs = 15 optimizer = dict(type='AdamW', lr=1.0e-3) 换 train_packs 后请改 total_iter = (144117 // batch_size + 1) * epochs
五、预生成车道线缓存（推荐）
首轮会从 mask 现场提线，较慢。可先执行：
python tools/generate_mufld_lines.py --data-root /home/chengfanglu/DATA/lane0_copy --list DATASET/list/train_gt.txt
缓存目录：lane0_copy/cache/mufld_lines/
六、测试与推理
python main.py configs/clrnet/clr_resnet18_mufld.py --gpus 0 --test --load_from work_dirs/clr/mufld_r18/ckpt/best.pth
（--load_from 按实际 ckpt 路径填写）
说明： 没有 CULane 官方评测 预测会写成 lines.txt，日志 metric 为占位值
七、增量数据
1）建包（与 UFLD 共用脚本）： python /home/chengfanglu/DATA/lane0_copy/scripts/build_ufld_pack.py --src /path/to/archive --parent /home/chengfanglu/DATA/lane0_copy --engineer zhangsan --date 20260615
2）config 增加包名： train_packs = ['DATASET', 'DATASET-AddBy-zhangsan-20260615'] remerge_lists = True
3）重新训练： python main.py configs/clrnet/clr_resnet18_mufld.py --gpus 0
八、路径速查
代码：/home/chengfanglu/DATA/BK2/CLRNet-main 数据父目录：/home/chengfanglu/DATA/lane0_copy 训练配置：configs/clrnet/clr_resnet18_mufld.py 数据集实现：clrnet/datasets/mufld.py 安装脚本：scripts/setup_clrnet_env.sh