关于#python#的问题

Question

基于ADE20k数据集进行街景分割，分割后的数据量与照片数量不对应

Answer 1

在进行街景分割时，每张照片都被细分为多个部分，每个部分都对应于特定的对象类别或背景。然而，你提到的“数据量与照片数量不对应”可能意味着几个情况：

实例级别的分割：由于某些物体在一个场景中可能占据多个像素，导致分割后的像素数远大于图片本身的像素数。
忽略边界像素：有时分割模型可能会略过边缘像素，只对明显区域进行标记，这可能导致分割后的像素数少于整个图像是整数倍。
像素填充：为了保持训练的稳定性和一致性，数据增强过程中可能会对分割结果进行填充，使得总的像素数量增加。
要解决这个问题，你需要明确数据处理流程，比如是否进行了像素级的数据预处理、填充或其他操作。此外，检查分割结果文件的编码格式也可能影响数据量的计算。如果你在分析时遇到困惑，可以对比原始照片的尺寸与分割结果的大小，并确认分割过程中是否有额外的操作步骤。