我在我的自定义数据集上训练了 deeplab 模型，并没有预测任何东西，只是黑色背景，我不知道有什么问题
-data = 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
