用於神經網絡訓練的掩碼

Question

我正在訓練一個神經網絡，我發現了一個無人機拍攝的照片數據集。 它說它有 20 個應該被檢測到的類。 但是面具看起來都是這樣的（對不起，圖像真的很暗:)：這是我的面具

當我嘗試訓練網絡時，它總是說圖像只有 3 個通道。 （我認為它可能是 RGB）。 問題是我的網絡需要 20 個通道輸入用於掩碼（每個類別一個用於檢測樹、汽車、人類等）。有沒有辦法讓我將圖像轉換為 20 通道圖像？ 我查看了像素 colors 的掩碼是否只有 20 個不同的值，但它有 254 個，所以我認為這與此無關......

謝謝：（這是我在 StackOverflow 上的第一個問題，所以如果問題中有問題，請告訴我！:-)）

Answer 1

我不確定我是否正確理解了您的問題，但是是的，有一種方法可以對圖像進行上采樣以使其成為 20 通道輸入。 您所要做的就是獲取原始圖像（假設其大小為[batch, height, width, #channels] ）並將其與 kernel （ [#channels, height, width, 20] ）進行卷積，同時保持填充模式'相同的'。 這會將您的 3 通道圖像轉換為 20 通道陣列（不再稱其為圖像）。