Question

我的数据集主要包含3个频道图像，但我也有一些1频道图像，是否可以训练一个同时包含3个频道和1个频道作为输入的网络？

欢迎任何建议，提前致谢，

Answer 1

您可以通过检查尺寸来检测灰度图像，并应用一些转换以获得3个通道。

将图像从灰度转换为RGB似乎比仅仅在通道上复制图像三次更好。

如果您安装了cv2.cvtColor(gray_img, cv.CV_GRAY2RGB)，则可以opencv-python执行此操作。

如果您想要一个干净的实施，您可以使用新的torchvision.transform扩展Transform，自动完成此工作。

Answer 2

加载图像并将其转换为RGB：

image = Image.open(path).convert('RGB')

您可以将此行添加到数据集的__getitem__方法中。它将灰度图像转换为RGB，而仅将彩色图像保持为RGB。