Keras：使用灰度蒙版和 ImageDataGenerator 类进行图像分割

Question

我目前正在尝试使用 Keras 2.1.6（以 TensorFlow 作为后端）实现卷积网络，并ImageDataGenerator使用灰度掩码对图像进行分割。我尝试使用图像作为输入，并使用掩码作为标签。由于训练图像数量少，而且内存限制，我使用了ImageDataGeneratorKeras 中提供的类。

但是，在将 Keras 示例中提供的值更改为稍后描述的值后，我收到此错误：

File "C:\Users\XXX\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 2223, in fit_generator

batch_size = x.shape[0]

AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'shape'

据我所知，这是因为生成器确实生成了一个元组，而不是一个数组。这首先发生在我将以下参数从 Keras 示例中提供的标准值更改为以下参数后：color_mode='grayscale'对于所有掩码生成器，并且class_mode='input'由于这被推荐用于自动编码器。

可以在此处找到 Keras 示例。

我使用的数据集由 100 张图像 ( jpg) 和 100 个相应的灰度蒙版 ( png) 组成，可以在此链接下载

Answer 1

您要构建的是图像分割模型，而不是自动编码器。因此，由于您有单独的图像和标签生成器（即掩码），您需要将class_mode参数设置为None以防止生成器生成任何标签数组。此外，您需要将最后一层的激活函数从 更改softmax为sigmoid，否则由于 softmax 将其输入元素的总和归一化为 1，因此输出将全部为 1。您也可以binary_crossentropy用于损失函数。