像素不平衡类的地面实况图像在CNN训练用于语义分割

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泽柯shaaf 2021年8月22日

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//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/answers/1438444-pixels-imbalance-of-classes-in-ground-truth-image-used-in-cnn-training-for-semantic-segmentation

回答: Srivardhan Gadila 2021年10月6日

你好,伙计们我希望你们都好。

我真的迫切需要你的帮助。我想询问在图片像素不平衡训练CNN语义分割。图像和相应的地面真值如下所示。我们可以看到在地上真理0 represnets背景像素,左心室腔像素128,255是心肌。所以我忽略背景像素如下代码中描述在CNN训练,但是训练和测试精度是在70年只有-80%。

                          dataSetDir = fullfile (G: \我开车\ sem5 \ \ Case_P001 \ new_data_for_LVMYO EMIDEC数据库”);
                         
                          imageDir = fullfile (dataSetDir,“图片”);
                         
                          labelDir = fullfile (dataSetDir,“轮廓”);
                         
                          imd = imageDatastore (imageDir);
                         
                          % c = readimage (imd, 30);
                         
                          一会= [“LV”“肌”];
                         
                          labelIDs = (128 - 255);
                         
                          一会,pxds = pixelLabelDatastore (labelDir labelIDs);

我有训练有素的网络背景像素(0)如下面的代码所示,但是测试精度低而训练精度是可以接受的。

我的问题是如何处理这个问题,sholud我exlcude背景像素在训练CNN,如果是如何提高精度?

提前谢谢。

                          dataSetDir = fullfile (G: \我开车\ sem5 \ \ Case_P001 \ new_data_for_LVMYO EMIDEC数据库”);
                         
                          imageDir = fullfile (dataSetDir,“normalized_training_images”);
                         
                          labelDir = fullfile (dataSetDir,“normalized_training_contours”);
                         
                          imd = imageDatastore (imageDir);
                         
                          % c = readimage (imd, 30);
                         
                          一会= [“背景”“LV”“肌”];
                         
                          labelIDs = [0 128 255];
                         
                          一会,pxds = pixelLabelDatastore (labelDir labelIDs);