采用deeplab v3对图像进行分割，显示一片黑是为什么？
配置信息python版本：Python3.6.4
tensorflow版本： tensorflow——cpu 1.13.rcl
Deeplab版本：Deeplab_V3+ r1.13.0
采用deeplab v3想对图像进行分割，但是训练了1万次图像还是一片黑，达不到需求。
采用自带shell（local_test_mobilenetv2.sh）训练网络，在10000次后就能比较好的区分了。
有没有人做过这方面的研究，给个建议。
别人的（pascal_voc_seg）
自己的
训练代码python train.py \
--logtostderr \
--num_clones=1 \
--training_number_of_steps=30000 \
--train_split="train" \
--model_variant="mobilenet_v2" \
--decoder_output_stride=4 \
--train_crop_size=513 \
--train_crop_size=513 \
--train_batch_size=4 \
--dataset="mydata" \
--fine_tune_batch_norm=False \
--train_logdir='./exp/mydata_train/train/' \
--dataset_dir='/Users/zhengyuchun/Desktop/Anaconda/semantic_segmentation/data_tfrecord/tfrecord/'
自己来回复下吧。
1是卷积没有选好
2是训练次数不够
页:
[1]