图像分割无法产生结果

Question

构建用于图像分割的编码器-解码器序列，也就是说，我使用黑色背景和白色前景来训练整个网络。在测试过程中，它只生成黑色] {{3} } [] 1

我检查了softmax输出，发现它确实将背景像素处理为0通道，因此argmax op在该像素处生成0。但是前景像素的softmax输出是偶数。只是（0.5,0.5），因此它无法区分，因此argmax选择自然顺序0来表示该类，并生成0。 因此，当我使用argmax时，它将生成全黑图像，而要生成的argmin  结果相反，这意味着可以区分背景，但是在这些偶数像素处，网络就会失败。2 我猜想我使用了不同的deconv处理程序。启发了我。因为我曾经使用过deconv，但是它会在白色区域内生成棋盘状伪像。https://distill.pub/2016/deconv-checkerboard/所以我跟随博客使用上采样层和保持大小的conv操作来替换deconv层。但是，它也失败了。在哪里修改？我真的很困惑，有点不高兴。

我自己也提出了两个问题，但它们是不同的。它们使用不同的模型来产生不同的结果，前一个是关于反转换层，后者是关于棋盘格无义度及其解决方案：向上采样，仍然在我的网络上出现故障，因为它仅产生黑色像素，并且无法对白色区域像素进行分类。