小编Goo*_*han的帖子

我正在使用Google的TensorFlow开发深度学习模型.该模型应用于分割和标记场景.

1. 我使用的是SiftFlow数据集,它有33个语义类和256x256像素的图像.
2. 结果,在我使用卷积和反卷积的最后一层,我得到了下面的张量(数组)[256,256,33].
3. 接下来我想应用Softmax并将结果与​​大小为[256,256]的语义标签进行比较 .

问题: 我应该将均值平均值或argmax应用于我的最后一层,使其形状变为[256,256,1],然后循环遍历每个像素并进行分类,好像我在对256x256实例进行分类？如果答案是肯定的,如果没有,还有什么其他选择？