Keras 多类图像分割 - 类数？答案

【问题标题】：Keras Multi-Class Image Segmentation - number of classes?Keras 多类图像分割 - 类数？
【发布时间】：2020-10-12 06:24:09
【问题描述】：

抱歉，如果这是一个愚蠢的问题，但我有一个包含两个类的数据集，我希望尝试使用 U-Net 进行分类。

创建标签矩阵时，我是否需要明确定义 null / 基类（不是类的所有内容）还是 Keras 会自动计算？

例如，如果我有一组图像，我想对存在狗或猫的区域进行分类，我是否需要创建第三个标签矩阵来标记所有不是狗或猫的东西（因此，有三个类）？

此外，null 类支配着我希望分割的图像；如果我要使用 class_weight，它似乎只接受字典作为输入，而我发誓在我指定一个列表之前就足够了。

如果我将我的问题视为二分类问题，我假设我也需要指定空类的权重，即class_weight = [nullweight, dogweight, catweight]。

谢谢

编辑：附加示例

上图是二类还是三类问题？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您必须指定其他类，因为网络需要区分狗、猫和背景。

至于class_weights参数，讨论有点复杂，不能像在简单分类问题中那样赋值。

确实，在许多问题中，背景构成了图像的很大一部分，因此在处理此类不平衡问题时需要小心。

你需要检查参数sample_weights，而不是class_weights，你可以看看这些线程：

【讨论】：