Question

我正在尝试在图像中分割5个对象的过程中出现图像分割问题。我正在使用U-net体系结构。我的最后一层看起来像这样：

conv_final = Conv2D(OUTPUT_MASK_CHANNELS, (1, 1))(up_conv_224)
conv_final = Activation('sigmoid')(conv_final)

model = Model(inputs, conv_final, name="ZF_UNET_224")

但是我收到一条错误消息：

ValueError：检查目标时出错：预期conv2d_24具有形状（224，224，5）但得到形状为（224，224，3）的数组

这是我正在使用的生成器

    image_generator = train_datagen.flow_from_directory(
        'data/train',  # this is the target directory
        target_size=(224, 224),
        color_mode = 'rgb',# all images will be resized to 150x150
        batch_size=batch_size,
        class_mode=None,
        seed = 1)  # since we use binary_crossentropy loss, we need binary labels

# this is a similar generator, for validation data
    mask_generator = mask_datagen.flow_from_directory(
        'data/train',
        target_size=(224, 224),
        color_mode = 'rgb',
        batch_size=batch_size,
        class_mode=None,
        seed = 1)



    train_generator = zip(image_generator, mask_generator)

该如何解决？任何帮助表示赞赏！

Answer 1

您必须将数据转换为一种热编码格式。

使用from keras.utils import to_categorical

U-net最终层

1 个答案: