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deep-learning - 图像分割的二元交叉熵损失
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。
python - Keras 不同尺寸的图片
UNet，我有 670 个不同大小的 RGB 图像（X_train）张量流后端的列表
检查输入时出错：预期 input_14 有 4 个维度，但得到了形状为 (670, 1) 的数组
如何在 keras 中使用不同尺寸的图像？谢谢你的帮助。
c# - Unity UNET - 客户端无法移动
我使用 UNET 制作多人 FPS。我有一个播放器预制件，其网络身份脚本具有我已启用的属性本地播放器权限。
我的 PlayerMotor 脚本如下：
此外，主机工作正常，所有移动都通过网络进行通信。我可以在客户端看到主机转换更新。
播放器预制网络组件
网络管理器配置
我似乎已经尝试了一切，我没有收到任何警告。另外，我为所有非本地播放器禁用了摄像头、音频侦听器和播放器控制器。
所以我对如何进行几乎一无所知。
unet - U-net：损失函数。Caffe中实现的代码
我阅读了有关 U-net 的文章。在那篇论文中，输出形状为 384*384，但数据集中的标签形状为 512*512（与输入形状相同）。我想知道如何定义损失函数。我在其他深度学习架构中搜索了一些实现，比如 Keras。但我发现他们使用了“填充”，所以输出形状与输入相同（512*512），损失函数只是简单的 MSE。
所以我真的很想知道关于在 Unet 中实现损失函数的方式的细节。
c# - 在方法中转换不同的子类
我想发送、接收和转换 SkillEvent 类的子类，并能够在里面获取自定义参数，具体取决于它的类型。
可能有许多具有不同参数的不同子类。
有没有办法避免为每种技能编写不同的方法？
我以为可以那样做，但显然不行。
有没有办法避免为每种技能编写不同的方法？
编辑 ：
GrenadeSkillEvent 和 OtherSkillEvent 是 SkillEvent 的子项。
它们都有一个时间戳和一个类型，我认为我可能需要帮助将事件变量转换为正确的 SkillEvent 子类。
我的问题是它们具有相同的方法，比如说执行，但是每种子类都需要不同类型的参数。
例如，手榴弹事件可能需要一个目标点、爆炸的大小和伤害。
BonusEvent可以为玩家增加一些 HP 。
TerrainEvent可以在靠近玩家的重要对象上激活一些自定义动画等。
这些技能背后的所有逻辑都是一样的。
他们都有两种方法：
但是例如在 GrenadeSkill 中，我需要它
编辑 2：
编辑3：
c# - SerialPort 已打开，但在 BytesToRead 上抛出 NullReferenceException
我创建了一个 SerialPort，可以检查它不为空，并且SerialPort.IsOpen()返回 true。但是当我检查BytesToRead属性时，我得到了 NullReferenceException。
我可以逐步使用调试器并在调用 BytesToRead 之前立即看到，串行端口已实例化并打开，但调试器无法访问某些属性，包括 BytesToRead。
可能出了什么问题？
c# - 引用具有网络标识 Unity UNET 的对象的子对象？
所以我有一个我试图通过 UNET 操作的对象。我所做的基本上是在服务器上生成一个对象，然后执行射线投射，如果射线投射回来并且我击中了该生成对象的一个子对象，那么我想更改它的材质。有点像高亮效果。我可以让子对象恢复正常，并且它一直在工作，直到我使用 Rpc 调用它。我收到一条警告，内容如下：
网络编写器 myChildObject 没有网络标识
然后它继续给我一个空引用错误。经过考虑，我相信它给了我这个错误，因为没有网络 ID 就无法将该对象发送给其他客户端，但是，它的父级已经有一个，如果它的父级有一个，我不能给它一个.. .这种疯狂有没有解决方法，还是我做错了？
我的代码块PlayerController如下：
python - U-net 架构中的最后一个卷积层预期尺寸错误
我正在尝试在 Keras 中实现 u-net，但在训练模型时出现此错误（调用 model.fit()）：
ValueError：检查目标时出错：预期 conv2d_302 的形状 > (None, 1, 128, 640) 但得到了形状为 (360, 1, 128, 128) 的数组
model.summary() 的输出是：
这是模型代码：
我不明白为什么倒数第二层（conv9）的输出与最后一层（conv10）的期望不同。
Keras 模型由https://github.com/jocicmarko/ultrasound-nerve-segmentation/blob/master/train.py提供。
更新：添加了完整的 model.summary()。
python - 从源图像制作深度学习 U-net keras 补丁。（代码 python）
我在预处理数据集以进行深度学习时遇到问题。我正在使用U-net。
我有 512x512 的训练数据、标签数据、测试数据大小。
我想要基于补丁的学习，所以我试图将 512x512 切片更改为多个 64x64 切片，以便我可以使用 64x64 补丁训练图像。在我的情况下，我想从原始 512x512 图像制作 64x64 补丁跨 32 像素。
例如，第一个补丁由 (0,0) ~ (64,64) 组成，下一个补丁由 (32,0) ~ (64 + 32, 64) 组成
这是 data.py 的完整代码
我想我需要在此代码附近添加补丁制作代码。
我很感激你的帮助。
deep-learning - Unet分割模型预测空白图像？
我正在使用 Unet 架构进行肺分割，它向我展示了更好的训练和 Val 损失，但是当我调用预测函数并将训练集的一张图像作为输入时。它给了我空白图像作为输出。我理解为什么在它显示时这样做良好的验证准确性。我正在使用 keras