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在Python中使用3通道输入图像的Unet进行图像分割
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<p>我使用<a href="https://github.com/zhixuhao/unet/blob/master/model.py" rel="nofollow noreferrer">unet</a>进行图像分割,使用<a href="https://towardsdatascience.com/a-keras-pipeline-for-image-segmentation-part-1-6515a421157d" rel="nofollow noreferrer">herein</a>概述的代码</p> <p>我的输入图像是256x256x3。而相应的分割掩码是256x256</p> <p>我已将输入的大小更改为Unet:</p> <pre><code>def unet(pretrained_weights = None,input_size = (256,256,3)): </code></pre> <p>并获得一个具有256x256x1层的网络作为输出</p> <pre><code>conv2d_144 (Conv2D) (None, 256, 256, 1) 2 conv2d_143[0][0] </code></pre> <p>请参阅完整的体系结构<a href="https://imgur.com/a/f4H5GGR" rel="nofollow noreferrer">here</a></p> <p>当我尝试使用.fit_生成器运行时,出现以下错误:</p> <pre><code>ValueError: Error when checking target: expected conv2d_144 to have shape (256, 256, 1) but got array with shape (256, 256, 3) </code></pre> <p>我能做些什么来解决这个问题?请让我知道什么额外的信息,我可以给</p> <p>谢谢大家!</p> <p>PS:我在输出中有三个类,这可能是原因吗</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>实际上,我已经通过对我的分段掩码进行热编码,并将最后一层的激活函数更改为softmax,使用filtersize来匹配类的数量来修复它</p> <p><a href="https://github.com/MKeel1ng/MULTI-CHANNEL-UNET" rel="nofollow noreferrer">https://github.com/MKeel1ng/MULTI-CHANNEL-UNET</a></p>
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