为什么默认的FCN infer.py脚本只输出一个1通道Mat，如何获得一个RGB输出？
为什么默认的FCN infer.py脚本只输出一个1通道Mat，如何获得一个RGB输出？
提问于 2016-09-14 04:01:49
我从infer.py下载并运行FCN的默认infer.py脚本。
"score"层的输出仅为1通道Mat，不能转换为RGB，我知道分数层的原始输出是[1, 21, W, H]，但是如何才能得到3通道的RGB输出而不是1通道的img？
我尝试将输入数据层从[1,3,W,H]更改为[3,3,W,H]，并使用PIL.Image.convert('RGB')，但是都失败了。
我是图像分割的初学者，任何建议都是有帮助的，非常感谢。
infer.py中的源代码，其中out.shape = [W, H] (即1-通道而不是3)：
out = net.blobs['score'].data[0].argmax(axis=0)回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2016-09-15 08:46:38
您得到的输出确实是每像素一个数字(2D而不是3D)。得到的数字是类号(0 =“背景”，1=“飞机”等)。为了将索引输出图像转换为RGB，您需要(手动)将每个类标签映射到一个颜色。你应该有一个索引0.20 -> (R，G，B)的地图。
有关实现此转换的类，请参见voc_helper.py。
Stack Overflow用户
发布于 2016-09-14 12:24:23
FCN被训练来执行分段。所以在最后一层，在21个输出的每个像素处，它选择一个具有最大值的像素，并使用该索引来标记该像素。因此我们得到了一个1通道的分割输出。
除非您训练网络从一开始就输出RGB图像(这不是分割)，否则不可能获得RGB图像。
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/39482306
复制相关文章
相似问题
腾讯云开发者
