可视化图像语义分割结果
Visualize image semantic segmentation results
我正在尝试了解如何向用户显示图像分割结果。
我的意思是，如果我有这张图片：
我想向用户显示这个结果：
这些图像来自Github。我检查了他们的代码，但我没有找到他们向用户显示结果的位置。
如何向用户显示语义分割？
语义分割网络的输出是什么？
UNet（示例中的那个）和基本上处理 Semantic Segmentation 的所有其他网络都会生成一个图像作为输出，该图像的大小与输入图像成正比，其中 每个像素都是class被指定为可能的 class 之一 。
对于二进制 classification，通常原始输出是单通道浮点图像，其值在 [0,1] 中，必须在 0.5 处进行阈值处理以获得 "foreground" 二进制掩码。也有可能网络是用两个 classes (foreground/background) 隐式训练的，在这种情况下，请继续阅读如何处理 multi-class classification输出。
对于多重class class化，原始输出图像有 N 个通道，每个 class 一个通道，索引 [x, y, c] 处的值为 score 像素（将其视为像素 x,y 属于 class c 的概率，尽管原则上分数不一定是概率). 对于每个像素，所选 class 是得分最高的通道之一。
然后可以对图像进行后处理（例如，将它们展平并分配给 "winning" class 的每个像素 class 标签），示例似乎就是这种情况你 link（如果你看一下 labelVisualize() 的实现，他们使用字典映射 class 代码到颜色）。
我正在尝试了解如何向用户显示图像分割结果。
我的意思是，如果我有这张图片：
我想向用户显示这个结果：
这些图像来自Github。我检查了他们的代码，但我没有找到他们向用户显示结果的位置。
如何向用户显示语义分割？
语义分割网络的输出是什么？
UNet（示例中的那个）和基本上处理 Semantic Segmentation 的所有其他网络都会生成一个图像作为输出，该图像的大小与输入图像成正比，其中 每个像素都是class被指定为可能的 class 之一 。
对于二进制 classification，通常原始输出是单通道浮点图像，其值在 [0,1] 中，必须在 0.5 处进行阈值处理以获得 "foreground" 二进制掩码。也有可能网络是用两个 classes (foreground/background) 隐式训练的，在这种情况下，请继续阅读如何处理 multi-class classification输出。
对于多重class class化，原始输出图像有 N 个通道，每个 class 一个通道，索引 [x, y, c] 处的值为 score 像素（将其视为像素 x,y 属于 class c 的概率，尽管原则上分数不一定是概率). 对于每个像素，所选 class 是得分最高的通道之一。
然后可以对图像进行后处理（例如，将它们展平并分配给 "winning" class 的每个像素 class 标签），示例似乎就是这种情况你 link（如果你看一下 labelVisualize() 的实现，他们使用字典映射 class 代码到颜色）。