如何在Tensorflow中进行可训练的图像分割?

问题描述:

如何让张流动模型显示的图像预测(其中像素属于哪一类),而不是仅仅告诉整个画面的比例相似?如何在Tensorflow中进行可训练的图像分割?

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能否请您提供一个[最低,完全,可核查(https://*.com/help/mcve)为例,说明你已经完成的工作是什么,你想要做什么,什么是不加工?目前还不清楚你有什么模特“展示对图像的预测”。一些代码,也许是一个示例输入,会有所帮助。 – charlesreid1

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看看[这个链接](https://github.com/shekkizh/FCN.tensorflow)。 – Shai

需要重塑图像分成烧毛行和列(图像的大小)在阵列中,这样就可以给它作为输入到神经网络。 例如图像的大小是(320 * 240),选择那些需要的图像的阵列格式转换成1行和76800列或VICA verca,这样就可以将其送到神经网络的像素。 百分比相似性是预测,并且您是指“哪个像素属于哪个类”的含义?