>我在自定义数据集上训练了 deeplab 模型，并且不能预测任何东西，只是黑色背景，
我不知道有什么问题-数据 = RGB 图像 + ( 0-1( 标签： 400 * 300
-classe=2
-转换为记录格式：
-训练步骤：
==> 损失 = 0.2 ~ 0.1
python train.py --logtostderr --vis_split = "train" --model_variant = "xception_65" --atrous_rates = 6 --atrous rates = 12 --atrous rates = 18 --output_stride = 16 --decoder_output_stride = 4 --training_number_of_steps = 1000 --train_crop_size = 513 --train_batch_size = 1 --train_crop_size = 513 --Fine_tune_batch_norm=False --Tf_initial_checkpoint = "./ Data / Init_models / Deelabv3_pascal_train_aug model.ckpt" --Initialize_last_layer = False --Last_layers_contain_logits_only = True --train_logdir="./data/log/train" --dataset_dir="./data/tfrecord" --dataset="pascal_voc_seg"
-转换为 .pb 步骤
python export_model.py --logtostderr -model_variant = "xception_65" --atrous_rates = 6 --atrous_rates = 12 --atrous_rates = 18 --output_stride = 16
直到这一步，一切看起来都很好
作为输出这个我得到了这个
作为设置屏幕截图
作为设置屏幕截图
作为设置屏幕截图
将标签转换为灰度 [0 - 255]，两个类的像素值应为 0 和 1。设置类数=2并忽略标签=255。这对我有用。