lsh呵呵
lsh呵呵
我运行了这个脚本，并没有出错。 是否是您的keras或tensorflow版本过高，可参考readme中说明。 据说tf.keras比keras api更高级更多，两者可以混合使用。具体可以搜搜官方说明: https://tensorflow.google.cn/guide/keras 。
一个比较常见的错误是， 预测结果是标签值（0，1，2）,直接（在看图应用上）看图（0-255）就是黑色的嗷，或许plt可视化效果好些。关于这个问题，请检查模型额输入和输出，以及是否为对应类别数量等
是的。 visualizeDataset.py中类别设为了11，也可以设为别的。这一步你明白代码在干啥就行了。训练测试用的类别数是15。 一般自己的数据集都要**改输入输出什么的**。全卷积虽然可以输入任意长宽，但我们要组成batch，所以长宽是固定的。 代码仅是参考，很多不完善的地方，感觉不合理或有疑惑就改改看。🤣
你说的是对的，模型最后可以改为： ``` o = Conv2D(nClasses, (1, 1), padding="same")(o) o = BatchNormalization()(o) # o = Activation("relu")(o) # # o = Reshape((-1, nClasses))(o) o = Activation("softmax")(o) model = Model(inputs=img_input, outputs=o) return model...
flow_from_directory()返回的是图片和**图片对应的标签（图片所在文件夹名称）**，而不是图片对应同样大小的标签矩阵（h,w,C）。可以尝试构造迭代对象，__next__()一下
我这里使用的是*上采样+卷积* 。 参考原始论文：https://arxiv.org/pdf/1505.04597.pdf 的 “ Network Architecture” 部分。 内容如下： ``` The network architecture is illustrated in Figure 1. It consists of a contracting path (left side) and an expansive path...
谷歌浏览器也持续遇到这种情况。。。
@Bobholamovic 您好，论文无法直接下载，能否上传pdf在这里