列车组SegNet测试结果(通过test_segmentation.py测试)

Question

我在自己的数据集上运行SegNet (通过Segnet教程)。我通过test_segmentation.py看到了很好的结果。我的问题是，我想看到真实的净结果，而不是test_segmentation自己的着色(通过类)。例如，如果我训练了两个班的网，那么在训练结束后，我不仅会看到两种颜色(就像我们在课堂上看到的那样)，而且我们会看到真实的净颜色分割(0.22，0.19，0.3.)越看越轻，越黑越好，我希望我解释得很清楚。谢谢你的帮助。

Answer 1

我来解决它。解决方案是在枕保存方法中将cmin和cmax从0降到1。例如：scipy.misc.toimage(output, cmin=0.0, amax=1).save(/path/.../image.png)

Answer 2

您可以使用python脚本来实现您想要的结果。看看这个剧本。

命令out = out['argmax']提取原始输出，这样您就可以得到一个具有“更轻、更暗”值的分段映射。

Answer 3

当你说‘真实’的颜色分割时，我会假设你指的是概率图。实际上，最后一层对于每个类都有一个映射；如果您检查inference.py中的函数预测，它们就会得到argmax；这是概率最高的通道(表示类)。如果你想得到这些地图，你只需要得到数据而不需要计算argmax；比如：

predicted = net.blobs['prob'].data