我有一个形状为（587，987，3）的RGB图像。 ＃height，width，num_channels 我还具有7个类别中每个类别的

我刚刚训练了U-net的血细胞和预测面膜。如何获得该多边形区域坐标？通常，当我们预测边界框时，我们

我使用<a href="https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/deeplab/g3doc/quantize.md" rel="nofollow noreferrer">Deeplab&

我正在使用Mask RCNN（<a href="https://github.com/matterport/Mask_RCNN/blob/master/mrcnn/utils.py" rel="nofollow noreferrer">https:/

我正在使用<a href="https://github.com/zhanghang1989/PyTorch-Encoding" rel="nofollow noreferrer">this github</a>上的自定义数据

总体上来说，我对TensorFlow和ML还是很陌生，所以请问我一个愚蠢的问题。 我需要创建一个移动应用

我正在尝试使用<a href="https://segmentation-models.readthedocs.io/en/latest/api.html#unet" rel="nofollow noreferrer">Unet</a>中

我已经在笔记本中使用AWS提供的语义分段算法训练了一个模型。 将训练有相同尺寸图像的512x512尺寸的图

我一直在尝试使用下面的代码来扩充图像数据以进行语义分割，但是输出看起来很相似。选择并处理了

我目前正在执行一个实例细分任务，其目标是检索以灰色图像显示的一堆项目的顶部元素的边界矩形。</

我正在训练神经网络，但这需要时间。如果我关闭笔记本电脑，网络将继续训练并将模型权重保存在驱

我正在尝试图像分割任务，需要从拼接部分定位原始图像，即给定图像有两类，即图像的真实部分和图

我用边框标记了图像，然后使用yolov2（python 3.7）进行对象检测，并且成功（<a href="https://github.com/deep-dive

我正在构建一个细分模型，并且我的输出具有图像的形式，其中通道是类别，这意味着，假设我有5个类

正如标题所示，我需要帮助来编写基于VGG-16的FCN-8模型的损失函数。我尝试参考TensorFlow指南进行图像分

在用于语义分割的全卷积网络研究论文中，提到了频率加权IU，公式如下。 <a href="https://i.stack.imgur

我想使用DeepLearning4j来构建和训练U-Net网络。为此，我需要一个数据集迭代器，该迭代器向网络提供输入

我正在研究如何对图像进行语义分割，但是我想为这些类分配权重。我正在使用此<a href="https://github.com/q

导出训练有素的模型后，BatchNorm层仍然存在。我读过某个地方，出于推断原因应将其删除，原因有二：</

我正在使用标准研究模型在mobilenet_v3_large_seg顶部的Tensorflow 1.15.3中训练自定义数据集。一般而言，训练