在 Python 中使用 U-net 与 3 通道输入图像进行图像分割

Question

我正在使用unet进行图像分割，使用此处概述的代码。

我的输入图像是 256x256x3。 而相应的分割掩码为 256x256。

我已将输入的大小更改为 Unet：

def unet(pretrained_weights = None,input_size = (256,256,3)):

并为 output 获得一个具有 256x256x1 层的网络

conv2d_144 (Conv2D)             (None, 256, 256, 1)  2           conv2d_143[0][0]

在这里查看完整的架构。

当我尝试运行 using.fit_generator 时，出现以下错误：

ValueError: Error when checking target: expected conv2d_144 to have shape (256, 256, 1) but got array with shape (256, 256, 3)

我能做些什么来解决这个问题？ 请让我知道我可以提供哪些额外信息！

谢谢！

PS：我在输出中有三个类，这可能是原因吗？

Answer 1

您必须决定是否需要图像的 RGB 或灰度输入：将图像转换为灰度或更改转换层。 另一种选择是将 256x256x3 输入展平为一维并将其用作输入。

Answer 2

实际上，我已经通过一次性编码我的分割掩码并将最后一层的激活 function 更改为 softmax 来修复它，并使用过滤器大小来匹配类的数量！