Question

我训练了 U-NET 来分割脑罩。我的网非常准确，但是有一个问题使我无法梳理头发。

网的输出被转置。如果我们输入（512,672,50）的图像，它的输出为（50,672,512）。移置它们无济于事，因为那时它们不会重叠。

因为我有一个3D图像，所以我将切片传递到网络并将输出附加到新的图像上。也许是初学者的问题，但是我似乎无法调试它。

代码：-

i=1
final_ar=[]
for l in range(slices):
    x=np.array(x_test[l])
    x=np.expand_dims(x, axis=0)
    predict = model.predict(x, verbose=1)
    predict = (predict > 0.5).astype(np.uint8)
    temp_ar = np.squeeze(predict[0])
    temp_ar = crop_center(temp_ar,height,width)
    final_ar.append(temp_ar)
    print(i)
    i = i+1
final_ar = np.array(final_ar).T #to see overlapping
final_mask = nib.Nifti1Image(final_ar, affine=np.eye(4))
nib.save(final_mask, '/home/vaibhav/mask_nw/mask.nii.gz'

提前谢谢！ Vb

U-NET预测转置蒙版

0 个答案: