python - U-NET 预测转置掩码

Question

我训练了一个U-NET来分割大脑面具。我的网出奇地准确，但有一个问题让我拉扯我的头发。

网络的输出被转置。如果我们输入 (512,672,50) 的图像，它会给出 (50,672,512) 的输出。转置它们没有帮助，因为它们不会重叠。

因为我有一个 3d 图像，所以我将切片传递给网络并将输出附加到一个新的。这可能是初学者的问题，但我似乎无法调试它。

编码：-

i=1
final_ar=[]
for l in range(slices):
    x=np.array(x_test[l])
    x=np.expand_dims(x, axis=0)
    predict = model.predict(x, verbose=1)
    predict = (predict > 0.5).astype(np.uint8)
    temp_ar = np.squeeze(predict[0])
    temp_ar = crop_center(temp_ar,height,width)
    final_ar.append(temp_ar)
    print(i)
    i = i+1
final_ar = np.array(final_ar).T #to see overlapping
final_mask = nib.Nifti1Image(final_ar, affine=np.eye(4))
nib.save(final_mask, '/home/vaibhav/mask_nw/mask.nii.gz'

提前致谢！维生素B

标签： pythonimage-processing