Я пытаюсь обучить модель для автономного вождения, которая преобразует входные данные с передней камеры в изображение с высоты птичьего полета.
Входные и выходные данные, оба являются масками сегментации с формой (96 , 144) , где каждый пиксель имеет диапазон от 0 до 12 (каждое число представляет другой класс).
Теперь мой вопрос в том, как я должен предварительно обработать свои данные и какие потери функцию, которую я должен использовать для модели (я пытаюсь использовать полностью сверточную сеть).
Я попытался преобразовать входные и выходные данные в форму (96, 144, 13) с использованием утилиты keras to_categorical, чтобы каждый канал имел нули и единицы, представляющие определенную c маску категории. Я использовал активацию binary_crossentropy ad sigmoid для последнего слоя с этим, и модель, казалось, училась, и потери начали уменьшаться.
Но я все еще не уверен, правильный ли это способ или есть какие-то лучшие способы.
каким должен быть:
- формат входных и выходных данных
- активация последнего слоя
- функция потерь