语义分割工作不正常

问题描述

我正在尝试使用带有 Resnet 主干的 Unet 对猫狗数据集执行语义分割，我的模型损失和 IOU 分数是有意义的，但是当我对其进行预测时，它只是没有意义并且没有意义'工作。

for n,id_ in tqdm(enumerate(train),total=len(train)): 
dir_img = os.path.join('/content/drive/My Drive/drive/Cat_Seg',id_)
img = imread(dir_img)[:,:,:3]
img = resize(img,(224,224),mode='constant',preserve_range=True)
x[n] = img/255 

for n,id_ in tqdm(enumerate(mask),total=len(mask)): 
dir_img = os.path.join('/content/drive/My Drive/drive/Cat_Seg',id_)
img = imread(dir_img)
img = resize(img,preserve_range=True)
img = (img==2)*1
y[n] = img*1.0 


model = Unet(backbone,encoder_weights='imagenet')
model.compile('Adam',loss=sm.losses.bce_dice_loss,metrics=[sm.metrics.iou_score])
model.fit(x_train,y_train,validation_data=(x_test,y_test),batch_size=16,epochs=40)

model.evaluate(x_test,y_test)
20/20 [==============================] - 0s 16ms/step

[1.1790703535079956,0.49258553981781006]

predic = model.predict(x_train)

这里只显示一张没有任何分割的蓝色图片！

enter image description here

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

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