python - 张量流和 keras 中的多边形图像

Question

我正在使用 Keras 训练两个不同的定制 Unet，原则上它们运行良好。但是他们是在预测多边形内的图片，所以我只对二次输出图像的一部分感兴趣，如图示例所示。我当然可以在使用 numpy 进行训练和预测后删除图像中不需要的部分：

图像[np.where(mask < 0.5)] = np.nan

但在 tensorflow 训练之前去除图片中不需要的部分肯定会更好。无需训练多边形之外的任何东西。关于如何在不重写整个 Unets 的情况下做到这一点的任何想法？

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