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
我正在训练来自figshare的脑肿瘤数据集上的UNET图像分割网络，训练得很好，<strong>训练损失</strong>和<stron
<pre><code>from keras import backend as K
from tensorflow.keras.layers import MaxPooling2D,Conv2D,Input,Add,Flatten,AveragePooling2D,Dense,B
我正在从事网络游戏，但遇到子弹的实例化或NetworkSpawn问题。
如果主机/服务器“开火”，则子弹将被跨
我正在尝试使用Lightning在PyTorch中使用<a href="https://github.com/ternaus/TernausNet" rel="nofollow noreferrer">Ternausnet</a>
我有一个相当简单/标准的Unet体系结构，如下所示：
<pre><code>df = pd.DataFrame({'col1': ["a","
我有一个非玩家游戏对象，并在脚本中附加了一些<code>SyncVar</code>变量，我以为我只能用命令来更新这些
我有一个播放器预制件上的命令，该命令基本上从客户端在服务器上生成对象
<pre><code> [Command]
void Cm
<pre><code> public class GameControl : NetworkBehaviour {
public GameObject localPlayer;
[TargetRpc]
public void TargetGe
目标：两个玩家都可以互动的对象，并且其位置和旋转都已同步（LAN）。
场景设置：类似于镜像中
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
我试图建立一个用于图像分割的Unet卷积神经网络，但是当我尝试使用输入数据编译该模型时，出现了形
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
我正在建立一个uNet模型来分割水滴。
训练模型很顺利，但是当我尝试做出预测时，会弹出一个错误。
谁能提供给我解决方案，以解决给定图像中黑色标签中的事件？
这里我要删除弹出窗口：-“不支
我正在尝试使用U-net进行多类细分。在以前的试验中，我尝试了二进制分割，并且可以正常工作。但是当
在他们的论文中，作者表示他们通过最终特征图上的逐像素 softmax 结合交叉熵损失函数来计算能量函数
我使用 unet 来解决图像分割问题，当我使用 Dice loss 时网络训练得很好，但是当我使用二元交叉熵或加权
我需要你的灯。我尝试从眼底图像中分割病变，但我完全迷失了。我选择创建一个非常有限的数据集，
我正在使用 U-Net 进行与脑肿瘤分割相关的项目。为了训练模型，我需要 MRI 图像以及它们的形式
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