我是深度学习的新手。我正在研究 CT 扫描医学图像。我想使用 UNet 架构来预测图像分割。我已经成功实现了 UNet，但是，我的预测完全是黑色的。我认为这是因为有图像，其对应的ground truth是黑色的（相当多的图像）。所以，我想这可能会导致问题。
如果整个蒙版是黑色的，则意味着图像中没有所需的对象。下面是一个示例图像；
以下是相应的基本事实。
我不知道如何处理这种情况。我应该删除所有 ( image , ground truth ) 对吗？CT 图像是体积图像。因此，当我的模型预测新测试集中的分割时，它还应该检测其中没有所需对象的图像。如果有人在这方面指导我，我将不胜感激。
数据集：https ://www.doc.ic.ac.uk/~rkarim/la_lv_framework/wall/index.html