问DeeplabV3的评估和可视化是否已经完成？

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免责声明:我第一次尝试机器学习！我们要求从背景中自动分割图像中的对象。通过互联网，我们发现“深度实验室”将解决我们的目的。我们从他们的官方网站下载了deeplab，并遵循了他们提到的所有指令。我们使用以下命令训练了pascal_voc_2012数据集

python /tra.py\-logtostderr_-训练_ST步数=30000\-数据集=“--tf_initial_checkpoint=/home/ktpl13/Desktop/models-master/research/deeplab/datasets/pascal_voc_seg/checkpoint”\ --train_logdir=/home/ktpl13/Desktop/models-master/research/deeplab/datasets/pascal_voc_seg/exp/train_on_train_set/列车$\ --dataset_dir=/home/ktpl13/Desktop/models-master/research/deeplab/datasets/pascal_voc_seg/tfrecord

训练在50小时后进行。然后，我使用以下命令启动评估

python /val.py\ --logtostderr \-val_split=“val”\-model_variant=“xception_65”\ --atrous_rates=6 --atrous_rates=12 \-atrous_rates=18\--输出步长=16-解码器_output_split=4-eval_crop_size=513\-val_crop_size=513数据集=“--checkpoint_dir=/home/ktpl13/Desktop/models-master/research/deeplab/datasets/pascal_voc_seg/exp/train_on_train_set/train/”\ --eval_logdir=/home/ktpl13/Desktop/models-master/research/deeplab/datasets/pascal_voc_seg/exp/train_on_train_set/eval/ \ --dataset_dir=/home/ktpl13/Desktop/models-master/research/deeplab/datasets/pascal_voc_seg/tfrecord

在执行上述命令后，它正确地找到了一个检查点，但在此之后，它将保留此消息。

“在home/ktpl13/Desktop/models-master/research/deeplab/datasets/pascal_voc_seg/exp/train_on_train_set/train/”等待检查点

因此，我在2小时后终止了Eval的执行，并使用以下命令启动了可视化

python /vis.py\ --logtostderr \-vis_split=“val”\-model_variant=“xception_65”\-atrous_rates=6 --atrous_rates=12 \-atrous_rates=18\-输出步长=16-解码器_输出步长=4-vis_作物大小=513-vis_rates_size=513数据集=“--checkpoint_dir=/home/ktpl13/Desktop/models-master/research/deeplab/datasets/pascal_voc_seg/exp/train_on_train_set/train/”\ --vis_logdir=/home/ktpl13/Desktop/models-master/research/deeplab/datasets/pascal_voc_seg/exp/train_on_train_set/vis/ \ --dataset_dir=/home/ktpl13/Desktop/models-master/research/deeplab/datasets/pascal_voc_seg/tfrecord/

可视化也为一个检查点执行，然后又得到了与Eval相同的消息。

“在home/ktpl13/Desktop/models-master/research/deeplab/datasets/pascal_voc_seg/exp/train_on_train_set/train/”等待检查点

我再次终止了对vis的处决。在vis下生成一个名为"segmentation_results“的文件夹，其中包含每个输入图像的"prediction.png”。那就是“完全黑色的形象”。

现在我的问题是。

1. 我的评估和可视化完成了吗？还是我做错什么了？
2. 为什么预测的图像都是黑色的？