Организация набора данных сегментации Semanti c

Question

Я пытаюсь сегментировать 4 поражения с помощью сегментации c. Я следую за этим этим замечательным сообщением

В моей папке с тренировками есть только 2 подпапки с патчами: маски и изображения. Внутри папки с масками ВСЕ классы смешаны. Другая папка имеет соответствующие изображения. Итак, когда я тренирую модель, появляется: ОДИН КЛАСС НАЙДЕН, просто следуя вышеупомянутому посту. Результаты разочаровывают, и мне интересно, придется ли мне разбивать классы по папкам, и поэтому модель распознает 4 класса вместо одного.

Answer 1

Что вам действительно нужно быть внимательным, так это способ создания масок.

Возможно, что по умолчанию ImageDataGenerator в Keras выведет количество папок, независимо от того, как вы вручную создайте и адаптируйте ImageDataGenerator для сегментации изображений вместо классификации изображений.

Мое предложение состоит в том, чтобы следить за всем постом и ничего не менять в первую очередь. Если вы обратите внимание, конечные результаты получаются неплохими; это означает, что процесс подготовки набора данных (создание маски) является правильным.