我正在做一个语义分割任务，我有 5 个类。但原始图像（卫星图像）已被切割成 15000 个补丁。现在我想
<h3>在实施 VGGSEGNET 时出现以下错误</h3>
下面是 VGGSEGNET 代码
函数调用就像 - <strong>model=VGGSegnet(n_class
我的 Unity 项目正在使用 MLAPI 框架（UNet 传输）。我有一个服务器和 3 个客户端。服务器需要每帧向所有
我有一个用 tensorflow 编写的 U-Net 模型，用于解决分割问题。我想用相同数量的训练数据改进我的分割，
<pre><code>import numpy as np
import keras
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D
我尝试使用来自 <a href="https://github.com/HZCTony/U-net-with-multiple-classification" rel="nofollow noreferrer">https://github.co
我来自医学背景，是这个机器学习领域的新手。我正在尝试使用 keras 和 tensorflow 来训练我的 U-Net 模型进
我正在阅读 unity MLAPI 并阅读了提供基本场景管理的文档。 <a href="https://docs-multiplayer.unity3d.com/docs/mlapi-bas
我正在研究脑肿瘤分割并出现此错误：
<块引用>
ValueError: 层 conv2d 的输入 0 与层不兼容：预期 min_nd
我已经训练了 9 个不同的 UNet 进行图像分割，每个都在相同的数据集上，但使用不同的掩码，因为每个 U
我正在 Unity 中使用镜像网络制作在线多人游戏。
在这个脚本中，我试图通过从客户端调用服务器上的命
在运行多类分段代码时出现错误
<pre><code>n_i=len(os.listdir('./test/images/'))
test_gen = testGenerator('./
我正在使用 Unity 和 MLAPI 制作在线多人游戏。我编写了下面的脚本并将其放置在我的场景中，这意味着每
我对机器学习还很陌生。
我试图在 Google colab 上使用 Segmentation 模型进行一些语义分割。
我刚
我想使用 u-net 分割医学图像。我在训练模型中遇到以下错误。我见过类似的问题，我知道这是因为我们
我需要为语义分割任务实现一个 U-net。是否可以通过减小图像大小来减少 U-Net 中的参数数量？例如从 (25
<ul>
<li>我用 120 X 120 的卫星图像输入训练了一个 U-net。
</li>
<li>我需要将我的模型应用于更大的图像
我正在尝试在 kaggle 数据集 <a href="https://www.kaggle.com/franciscoescobar/satellite-images-of-water-bodies" rel="nofollow nore
目标：在使用镜像网络 API 的 Unity 多人游戏中同步玩家位置
问题：
<ol>
<li>使用 NetworkTransform
我正在尝试使用 Tensorflow 和 Keras 训练 U-Net。型号如下图。
<pre><code>def get_unet(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH, IMG_CHANN
