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python - ディープラボのカスタム損失
私は、1 つのホット エンコーディング ラベルではなく、顕著性予測のために機能する Deeplab v3 のカスタム損失を追加したいと考えました。したがって、Deeplab の損失実装の代わりに、以下に表示されます。
私はこの実装を使用しました：
5 つの画像を使用して ~1000 エポックをトレーニングし、次の結果を得ました。
- パディング付きの簡略化された画像を入力 - https://i.stack.imgur.com/07GsL.png
- グラウンド トゥルース ラベル - https://i.stack.imgur.com/ttEZi.png
- カスタム損失結果]( https://i.stack.imgur.com/cNooX.png
- 1 つのホット エンコーディング結果を使用したクロス エントロピー - https://i.stack.imgur.com/LEhl3.png
また、いくつかの学習率を試しましたが、カスタム ロスの結果は変わりません。
android - Tensorflow-lite - 量子化されたモデル出力からビットマップを取得する
tensorflow-lite を使用して、Android でセマンティック セグメンテーション アプリケーションに取り組んでいます。モデルを実行し、tflite.run メソッドの助けを借りて ByteBuffer 形式で出力を取得できました。しかし、Java でこの出力から画像を抽出できませんでした。パスカル voc データセットでトレーニングされ、実際に変換されたモデルTF モデルからの tflite 形式: ' mobilenetv2_dm05_coco_voc_trainval ' 。
この問題は、次のスタックオーバーフローの質問に似ているようです: tensorflow-lite - using tflite Interpreter to get an image in the output
float データ型の変換を扱う同じ問題は、github の問題で修正されているようです: https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/23483
では、UINT8 モデルの出力からセグメンテーション マスクを適切に抽出するにはどうすればよいでしょうか。