Pretrained weights of Resnet-34 and Resnet-101 backbone

[sjiang95]

(This is NOT an issue)

NOTICE! The performance (inference accuracy, avg FPS, etc.) of the shared weights is untested.

You can download them from OneDrive or BaiduCloud(code:srni).

Table of files:

Trained on Dataset	Resnet34	Resnet101
CULane	culane_34.pth	culane_101.pth
TuSimple	tusimple_34.pth	tusimple_101.pth

Please refer to this table for integrity check.

Filename	SHA256
culane_34.pth	e3acebccc1a320453c4504257a41b64c361a6c2109d429559cb9ddebc28d9bb9
culane_101.pth	ab1f227a70a6936cdd343204eb83a99c3d76d4c11d12192afac5ae0f0d51c7f8
tusimple_34.pth	7e81c26d5268a28c8c1ee72b4878c2f287420989f1cfc39379b8ce2b43231c0b
tusimple_101.pth	dff176f951fa2cacfa268248f3e18db8059a9f3c2a6a2382459368376c171300

[cfzd]

@AdorableJiang
Thanks for your contribution! 👍

[xqh5201314]

你好，我使用了您提供的resnet34和101的模型去测试我的视频，发现结果里面什么也没有检测到，请问是什么原因呢？

[sjiang95]

你好，我使用了您提供的resnet34和101的模型去测试我的视频，发现结果里面什么也没有检测到，请问是什么原因呢？

您提供的信息不足，我只能猜测configs/culane.py 和 configs/tusimple.py 中的backbone = 一项有改到和使用的backbone相匹配吗？

[scyyh11]

你好，请问这个权重经过了多少轮的预训练？谢谢

[sjiang95]

你好，请问这个权重经过了多少轮的预训练？谢谢

您好，由于年代久远，我只能猜测当时应该使用了 https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection/tree/353df107756b8c03c22c27201e33fc63d84ecfe6/configs 中的默认训练设置。

[scyyh11]

你好，请问这个权重经过了多少轮的预训练？谢谢

您好，由于年代久远，我只能猜测当时应该使用了 https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection/tree/353df107756b8c03c22c27201e33fc63d84ecfe6/configs 中的默认训练设置。

谢谢您及时的回复，使用res34进行验证后发现效果与论文内相似，应该是默认训练设置中的50轮

[zswl0117]

@sjiang95 您好，非常感谢您提供权重代码
我测试了您的代码如第一张图，但是发现和原文的给的数据（如第二张图）还是有较大出入？
请问是不是我的测试方法有问题

[sjiang95]

@sjiang95 您好，非常感谢您提供权重代码 我测试了您的代码如第一张图，但是发现和原文的给的数据（如第二张图）还是有较大出入？ 请问是不是我的测试方法有问题

您好，我跟您一样尝试在自己的项目中部署该文章的模型，开这个issue只是共享训练好的权重以方便有需要的人。
我并非该项目作者，所以无法回答您提出的与原文结果有出入的问题。