Keras多类语义分割标签

Keras是一个开源的深度学习框架，用于构建和训练神经网络模型。它提供了简单易用的API，使得开发者能够快速地搭建各种类型的深度学习模型。

多类语义分割是指将图像中的每个像素分配给不同的类别，常用于图像识别、目标检测和图像分割等任务。在多类语义分割中，每个像素都被标记为属于某个类别，例如人、车、树等。

优势：

精确的像素级别分类：多类语义分割能够对图像进行精确的像素级别分类，能够更准确地识别和定位图像中的不同物体。
适用于复杂场景：多类语义分割可以应对复杂的场景，能够同时处理多个物体的识别和分割。
可扩展性：Keras提供了丰富的深度学习模型和算法，可以根据需求选择合适的模型进行多类语义分割。

应用场景：

自动驾驶：多类语义分割在自动驾驶领域中广泛应用，能够对道路、车辆、行人等进行准确的分割和识别，提供重要的决策依据。
医学影像分析：多类语义分割可以用于医学影像的分割和识别，例如肿瘤分割、器官分割等，有助于医生进行疾病诊断和治疗。
视觉检测与识别：多类语义分割可以用于图像的目标检测和识别，例如人脸识别、物体检测等，广泛应用于安防监控、人脸支付等领域。

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使用Deeplabv3+ keras的二进制语义分割(设计用于多类语义分割)

python、tensorflow、keras、image-segmentation

我是Keras的新手，如果这个问题很愚蠢，我很抱歉。我

浏览 25提问于2021-09-27得票数 0

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Keras多类语义分割标签

keras、deep-learning、conv-neural-network

对于语义分割，最后一层通常如下所示我的问题是，我如何为此准备标签？例如，如果我有10个类要识别，每个类都有不同的颜色。对于每个标签图像，我是否需要对一种特定的颜色应用蒙版，将其转换为灰度图像，以便我可以与模型输出中的1个滤镜进行比较？或者有没有一种方法可以传递一个完整的RGB图片作为标签？

浏览 16提问于2018-07-30得票数 5

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基于Keras的语义分割数据与模型编译

deep-learning、keras、optimization、loss-function、cnn

我有用于语义分割的多标签数据。对于一个类的语义分割，我得到了很高的精度，但是对于多个类的切分，我不能这样做。我有6个类标签，所以我的Y列矩阵是相等的78,480,480,6，其中78幅图像480,480 -image大小，6个掩码和X列矩阵78、480、480、1。model.compile(optimizer=Adam(2e-4), loss='categorical_crossentropy'

浏览 0提问于2018-02-11得票数 3

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如何使用Tensorflow和Keras实现自定义数据集的U Net

tensorflow、keras、unity3d-unet、semantic-segmentation

我想在我自己的数据集上实现U网进行语义分割，它包含两个类。有没有人可以告诉我如何使用Tensorflow和Keras实现。我的数据集中有两个类及其对应的标签。

浏览 2提问于2020-05-21得票数 0

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3D语义分割任务的Keras预处理

python、image、keras、deep-learning、conv-neural-network

对于语义图像分割，我知道您通常有一个包含图像的文件夹和一个包含相应蒙版的文件夹。在我的例子中，我有尺寸为(32，32，32)的灰度图像。面具自然具有相同的尺寸。标签将另存为强度值(值1=标签1，值2=标签2，依此类推)。共4个班。假设我找到了一个使用keras模型API构建的模型。我如何知道如何准备我的标签数据，以使其被模型接受？它依赖于损失函数吗？我只是添加另一个维度(4，32，32，32)，其中4代表4个不同的类，并对其进行一次热编码吗？我想构建

浏览 18提问于2019-07-04得票数 1

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Keras/TensorFlow中的损失函数

python、tensorflow、keras、deep-learning、loss-function

我的目的是实现一个自定义丢失函数，以便在Keras中使用TensorFlow作为后端来训练模型。在这个实现中，N is 4, W is 200 and H is 400。单个标签的形状是(400, 200, 2)，其中每个通道代表一个类。A Numpy实施：尽管这在这种情况下并不有用，但这正是我想要实现的损失函数。class_two_mask = tf

浏览 0提问于2018-08-14得票数 0

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ImageDataGenerator在多类分割中的训练问题

python、tensorflow、keras、deep-learning、semantic-segmentation

我正在处理的任务是多类分割(每幅图像上有0-3个类)。我有一个可以工作的U-Net模型，可以很好地训练小数据集，然后我扩展了数据集，现在我有了将近15k 512x512灰度图像。

浏览 2提问于2021-07-19得票数 2

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如何对标记图像进行语义分割？

rgb、file-extension、grayscale、labeling、semantic-segmentation

我从下面的解释中了解到，将有两种类型的图像进行语义分割，即输入和掩码。掩码图像是包含像素值中的‘标签’的图像，它可以是一些整数(对于树是0，对于树是1，对于树是(100,100,100)，对于树是(0,255,0) 。语义分割描述了将图像的每个像素与类标签(如花、人、道路、天空、海洋或汽车)相关联的过程。

浏览 1提问于2019-03-02得票数 2

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多类语义分割模型评价

python-3.x、pytorch、image-segmentation、multiclass-classification、semantic-segmentation

我正在做一个关于多类语义分割的项目。我已经制定了一个模型，输出相当下降分割图像通过减少损失值。但是，我不能用度量来评估模型的性能，例如meanIoU或Dice系数。在二值语义分割的情况下，只需将阈值设置为0.5，将输出作为目标或背景进行分类，但对于多类语义分割则不起作用。请告诉我如何获得上述指标的模型性能好吗？任何帮助都将不胜感激！

浏览 14提问于2020-06-19得票数 3

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基于Keras的语义分割:丢失函数和掩码

keras、cnn

我即将开始一个使用灰度掩码进行语义分割的项目。问题是，我们必须检测图像的每个像素，如果它是一个对象或背景(二进制类问题)。我很难将这个像素二进制分类任务与掩码标签联系起来，因为每个像素都在一个范围内的0,255。我已经根据这方法开始用Keras实现了一个U-net (在keras中是相当新的)。你会用什么样的标签？因此，如果我以像素的方式进行二进制分类，CNN的输出形状会是什么？对不起，如果我没有使

浏览 0提问于2019-11-13得票数 2

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TensorFlow2.0中的多标签分割

tensorflow、deep-learning、image-segmentation、multilabel-classification

我正在做一个分割任务，其中每个像素可以属于多个类别-多标签分割。基本事实和输出(我从U-Net得到)是形状上的None x H x W x 3。本质上，每个像素由一个大小为3的向量表示。

浏览 0提问于2019-10-17得票数 1

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如何将我的深度学习模型应用于新的数据集？

machine-learning、python、deep-learning、keras、convolutional-neural-network

我在Keras中使用卷积神经网络(CNN)进行语义分割(图像像素的多类分类)。特别是，我正在将此应用于农作物(植被)的航空图像。在Keras中，我成功地开发了一个工作流，用于为一个特定的数据集划分/分类不同的作物(让我们将这个数据集称为rural area #1)。我可以应用在rural area #1上训练的Keras权重来初始化另一个dataset rural area #2的培训吗？

浏览 0提问于2018-02-08得票数 3

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如何为多类语义分割准备掩码？

computer-vision、image-segmentation

二值语义分割非常简单:黑色负责背景，白色负责感兴趣的对象。但是多类语义分割呢？据我所知，这些面具必须是RGB图像，因为我们使用两种以上的颜色。这是正确的吗？还是应该为每个类设置一个单独的二进制掩码？如果我可以使用带有多种颜色的RGB图像作为掩码，我应该使用一些特定的颜色来掩蔽吗？如果没有，是否应该将网络中选择的颜色指定为类参数？这些问题可能看起来很幼稚和原始，但我无法找到对多类语义切分的这方

浏览 0提问于2020-03-17得票数 1

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如何在Tensorflow中正确旋转图像和标签进行语义分割、数据增强？

machine-learning、deep-learning、tensorflow、data-augmentation、image-preprocessing

在使用Tensorflow增强数据集时，如何正确地进行图像和标签旋转以进行语义分割？如何在Tensorflow中做到这一点(我知道Keras图像预处理中有一些选项，但我需要TF)？还有，标签呢？如果我只使用相同的函数(tf.contrib.image.rotate())，它将用零填充空空间，这意味着这些地方的像素属于id 0的类(因为我有用0标记的类)。一个解决方案可以是在这些像素上放置忽略标签(例如255)，但是，同样，当前

浏览 0提问于2019-01-28得票数 0

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数据增强图像数据生成器Keras语义分割

computer-vision、deep-learning、image-segmentation、keras

我正在使用Keras在一些图像数据上拟合完整的卷积网络进行语义分割。然而，我遇到了一些过拟合的问题。我没有那么多数据，我想做数据扩充。但是，由于我希望进行像素分类，因此需要对特征图像和标签图像进行翻转、旋转和平移等任何增强操作。理想情况下，我希望使用Keras ImageDataGenerator进行即时转换。但是，据我所知，您不能对特征数据和标签数据进行等价的转换。有没有人知道是不是这样，如果不是，有没有人有什么想法？否则，我将使用其他工具创建一个更大的数据集，并一次性将其全部输入。

浏览 2提问于2016-07-02得票数 26

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keras/tensorflow中多类加权损失的语义图像分割

tensorflow、keras、deep-learning、semantic-segmentation

RGB图像作为输入，shape=(batch_size，width，height，3) 和一个表示为one-hot，shape=(batch_size，width，height，n_classes)的多类目标fit_generator中的class_weight参数似乎不起作用，我在这里或在https://github.com/keras-team/keras/issues/2115中都找不到答案。

浏览 19提问于2019-12-29得票数 3

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语义分割、对象检测和实例分割有什么区别？

computer-vision、object-detection

我在计算机视觉方面很新，我在中型员额上读过一篇解释，但我仍然不清楚它们到底有何不同。

浏览 0提问于2019-05-15得票数 27

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如何在角点语义分割中获取单个类的iou？

python、keras、metrics、image-segmentation

我使用的图像分割指南来进行语义分割。我尝试修改指南以适应我的数据集，方法是将8位img掩码值标记为1和2，就像在牛津宠物数据集中一样。(在class OxfordPets(keras.utils.Sequence):中将减去0和1) 的问题是如何获得单个类(例如，g1)的IoU度量？我不完全理解在IoU度量计算中使用标签值时的情况。

浏览 3提问于2021-03-25得票数 2

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在keras中使用标签powerset时如何传递纪元和批量大小

keras、neural-network、deep-learning、multilabel-classification、scikit-multilearn

我有一个多标签问题，通过一些研究，我能够将Label powerset与ML算法结合使用。现在，我想使用带有神经网络的标签powerset，根据official website，我可以使用标签powerset。但是我不能理解如何修改我现有的代码来使用Label Powerset。因为我有一个多标签问题，所以我使用了sklearn的MultiLabelBinarizer，所以我的每个目标行看起来像这样，1，0，1，0，0，0，0，0，0，0，0，0。最后，如果有人能给我解释一下下面一行中的

浏览 11提问于2019-06-25得票数 0

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