[轻笔记]Pytorch语义分割输出转换为图像显示

基于Pytorch的语义分割网络采用F.cross_entropy(y^,y\hat{\mathbf{y}}, \mathbf{y}y^,y)对数据集进行训练。

数据对(x,y)(\mathbf{x}, \mathbf{y})(x,y)，假定输入x\mathbf{x}x大小为[batchsize, channels, width, height]，标签y\mathbf{y}y的大小为[batchsize,width,height]。

但是网络的预测输出y^\hat{\mathbf{y}}y^采用One-hot编码，大小为[batchsize,classes,width,height]。

举个例子：

import torch
import numpy as np
y = torch.from_numpy(np.random.randint(2, size=(1, 3, 3))).long()
pre_y = torch.rand([1, 2, 3, 3])print("y:", y)
print("pre_y:",pre_y)

可视化语义分割的标签：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(y[0])
plt.show()

要显示模型预测的输出：

sems = torch.softmax(pre_y, dim=1)
plt.imshow(sems.argmax(axis=1)[0])
plt.show()

以上
by windSeS

2022-08-16

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