私はSegNetを自分のデータセット（Segnet tutorial）で実行します。私はtest_segmentation.pyで素晴らしい結果を見ます。 私の問題は、私が実際のネット結果を見たいと思って、test_segmentation自身の色付け（クラスを介して）ではないということです。 たとえば、私は2つのクラスでネットを訓練しているので、電車の後で2色だけでなく（クラスで見られるように）、実際のネットカラーセグメンテーション（[0.22,0.19,0.3。 ...）明るくて暗いほど網が見える] 私は自分自身をうまく説明してくれることを願っています。助けてくれてありがとう。列車セットのSegNet結果（test_segmentation.pyによるテスト）
私はそれを解決します。解決策は、サイフィーセービング法では、cminとcmaxの範囲が0から1になります。たとえば、scipy.misc.toimage(output, cmin=0.0, amax=1).save(/path/.../image.png)
あなたが望むものを達成するためにpythonスクリプトを使うことができます。 this scriptをご覧ください。
コマンドout = out['argmax']は、生の出力を抽出するので、必要に応じて「明るく、暗い」値のセグメンテーションマップを取得できます。
「本当の」純色のセグメンテーションを言うとき、私は確率マップを意味すると仮定します。効果的に、最後のレイヤーはすべてのクラスに対して1つのマップを持ちます。 inference.pyで関数predictをチェックすると、argmaxが取られます。それは最も高い確率を有するチャネル（クラスを表す）である。これらのマップを取得したい場合は、argmaxを計算せずにデータを取得するだけです。
predicted = net.blobs['prob'].data
はい。 'prob'からデータを取得する必要がありますが、画像マトリックスと同じピクセルを表示するには、 'cmin'と' cmax'の範囲にする必要があります。ここで私の答えを見てください。 –
が正しくありません。あなたはそのイメージをそのまま見るべきです。最大/平均/等を取ることなく。引数。ここで私の答えを見てください。 –