セマンティックセグメンテーションでクラスラベルごとに異なるイメージを作成する必要がありますか？

Question

私の質問に答えると感謝します。私のネットワークは常にセグメンテーションなしで黒い画像を表示するので、私は間違っていると心配しています。 私はCaffeでセマンティックセグメンテーションを行っています。 score layerの出力は< 1 5 256 256>batch_size no_classes image_width image_heightです。これはSoftmaxWithLossレイヤーに送られ、損失レイヤーのアウト入力は5クラスラベル< 1 1 256 256>を持つグランドトゥルース画像です。

私の質問です：損失層のこれら2つの入力の寸法が一致しません。これらの5つのクラスに対して5つのラベルイメージを作成し、ラベルレイヤの5のbatch_sizeを損失レイヤに送信する必要がありますか？

セマンティックセグメンテーションのラベルデータを作成するにはどうすればよいですか？

よろしくお願いいたします。

Answer 1

寸法は問題ありません。ピクセルごとに5つのベクトルを出力し、各クラスの確率を示します。グラウンドトゥルースは1つのラベル（整数）であり、損失は正しいラベルがピクセルの最大値になるように促します