deep-learning - 图像分割的二元交叉熵损失

Question

我在 Keras 中使用 CNN（U-Net）来分割 8 位图像以获得二进制掩码。尽管达到了 0.9999 的精度，但我仍然得到一些介于 0 和 255 之间的值，但希望完全删除这些值，使其只有 0 或 255。到目前为止，我一直在使用二元交叉熵损失函数，结合 sigmoid激活函数最后一个卷积层。有人可以告诉我是否有其他损失函数可以解决这个问题。

Answer 1

最好使用 0 - 1 之间的值。

NN 很难在 0-255 处获得好的结果，这样二元交叉熵会更好地工作

Answer 2

您可以设置阈值以仅获取您想要的两个值。例如：

y = model.predict(input_image) # your result image
y = 255 * (y > 128)