我在用unet训练自己的语义分割数据，训练结果很不对劲，我的数据集按照VOC2007的格式来的，
然后我看是数据集label的问题，我的数据集label是这样的
然后图片是RGB，shape是（640， 360， 3），图片背景的像素点值为0，目标的像素点值为255
我想问一下，数据集标签是有什么问题？
关于#语义分割数据格式#的问题
然后我看是数据集label的问题，我的数据集label是这样的
然后图片是RGB，shape是（640， 360， 3），图片背景的像素点值为0，目标的像素点值为255
我想问一下，数据集标签是有什么问题？
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- 2022-08-25 16:45回答 3 已采纳 labelme支持打开tif图进行标注，同时labelme生成的标注是json格式与显卡无关，labelme生成的json标注还需要通过特定的转换代码才能生成mask图
- 2021-03-13 21:23回答 2 已采纳 网络是网络，训练模型是网络训练之后保存的网络参数。举个例子来说，A地到B地，网络只是告诉你说A到B有几条路，遇到什么情况该怎么走，比如堵车了该掉头还是等待之类的，是一个大体的范围。而模型就是告诉你路上
- 2021-08-25 11:20回答 1 已采纳 能不能分割出来，这和你的标注以及网络设计有关。如果你在标注和网络结构设计的过程中是考虑到缺陷部分，并将其作为单独的类别，进行训练。原则上是可以检测的，具体效果就看多方面了。
- 2022-04-12 11:50汽车结构语义分割数据集
- 2019-12-03 14:50回答 2 已采纳 是读取图片出现错误吧 没正常读取到图 检查下图片路径
- 2023-03-17 01:16回答 2 已采纳 参考GPT和自己的思路： 是的，Transformer语义分割可以通过旋转进行数据增广。由于Transformer缺乏卷积的位置偏置，因此我们可以使用旋转、反转等方法来增加数据的多样性。在训练过程中，
- 2022-04-09 09:12回答 2 已采纳 这得看具体什么数据集了吧一般 语义分割较为简单 后两者难度相当
- 2020-07-30 07:43本数据集共包含约800张机场区域的遥感图像，大约300张来自武汉大学的aid遥感数据集，其余的来自geogle地图的截图。其中约400张已经进行了语义分割标注。
- 2022-10-31 13:35回答 3 已采纳 一般来说，只是格式上面不同的话，转一下格式就可以了，分割数据集格式也有很多种，都是可以互相转换的，核心要素就是分割边缘轮廓点怎么输入到网络的问题，甚至你可以不用转，直接修改读取标注的方式也是可以的，不
- 2023-03-16 18:38回答 2 已采纳 参考GPT和自己的思路： 对于upernet语义分割网络，通常采用的是FCN解码头。FCN全称为 Fully Convolutional Networks，是一种用于像素级任务的神经网络结构。FCN在
- 2020-01-19 11:37回答 1 已采纳 这不是损失函数的问题，是你自己对shape的理解不对吧。[262144]是一维，[4,256,256]是三维，要把后者flatten才能和前者匹配上啊。。
- 2022-02-13 22:01这转眼间寒假就要过完了，相信大家的毕设也要准备动手了吧，作为一名大作业区的UP主，也该蹭波热度了，之前关于图像分类和目标检测我们都出了相应的教程，所以这期内容我们搞波新的，我们用Unet来做医学图像分割。...
- 回答 2 已采纳 语义分割，你通过名字就能知道个，就是对于一张图片中的不同的语义（可以理解为不同类别的物体）进行分隔。类似于像素级别的分类。下面这两张图片就是语义分割和实例分割的区别。左边是语义分割，也就是判断出来哪些
- 2023-03-05 22:20unet图像语义分割，附赠医药数据集和水稻稻穗分割数据集 ## Unet：U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation目标检测模型在Pytorch当中的实现 --- ## 目录 1. [性能情况 Performance](#...
- 2023-03-05 22:00水稻稻穗语义分割图像数据集，共3798张 存放的是指向文件名称的txt 有问题请关注私聊，包此数据的答疑服务，基本秒回，不满意加球球包退款，可接受定制服务，可接受定制标注数据 val.txt 0019 0042 0044 0057 0068 ...
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