图像分割做代码复现的时候遇到了问题

第一次发帖，在看csdn一篇帖子做图像分割时候遇到了问题

看了这篇帖子想自己运行一下，然后替换自己的数据集训练个模型
https://blog.csdn.net/qq_44961869/article/details/123348712

目前是用他给的数据集能正常建模然后能用模型分割图像

然后准备替换自己的数据集
用图像标注工具处理完图片，然后把josn文件转换成了png图片，但是发现和他给的示例的标签文件有点不一样
自己的是这样的

他的示例里的是这样的，而且上面的文件虽然是png但是不能查看，下面是纯黑的图

标注完了就感觉和他这个不太一样，应该不太行，所以尝试运行了一下果然报错了

大概搜了一下好像和损失函数有关系？改了损失函数后又出现了新的错

又查了一下问题还是和标签文件的数字编码有关系，然后跟这个损失函数也有关系
所以现在不知道改怎么改了
我自己没学过图像处理和深度学习建模这方面的课程，只是想单纯复现一下代码
有没有佬能给个解决的思路或者方法，或者指点一下问题出在哪里，怎么才能把我的标签文件弄成像这个示例这样的

再有一个问题就是
这个数据集明明有7393张图片，但是训练模型的时候怎么才显示739

求佬解答

• 帮你找了个相似的问题, 你可以看下: https://ask.csdn.net/questions/7559962
• 除此之外, 这篇博客: 【数据共享】深度学习+计算机视觉+自然语言处理中的 深度学习领域最缺的就是数据！深度学习领域数据覆盖面之广，数据量之深。丰富的数据量，让机器能阅历无数，自然对于特征的提取会更加鲜明，由于最近在做的项目，深感数据的重要性，数据难求，尤其是数据标注，就更加累人了，多少人是请着外包公司做的数据标注，而由于保密等原因，皆无法开源数据，以及标注数据结果，我暂时对数据完全开源（等着数据实在稀有或自己的数据做起来花费的时间精力过多，会选择其他方式发布——例如公众号发布）。 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• 话不多说，看数据：
  

  使用labelimg进行数据标注：
  

  基于YOLOV3——tensorflow进行吸烟检测： https://github.com/james5551/Smoke_detection.git
  以及自己在做的吸烟检测，关注博主，敬请期待！

  火灾，烟雾数据集：

  

  

  2w张

  附上两个的github地址：

  https://github.com/JavisDaDa/SmokeDetectionCNN.git

  https://github.com/lancezhange/smoke_recognition.git

  数据集太大了，要是github下载失败，需要的可以评论区留言。

1. 他给的实例图片，你查看不了的那些应该是损坏了。下面纯黑的是对的，你看起来全黑是没错，但是如果用画图之类的查看灰阶的话，里面是有值的，只不过可能类别少，值为1，2,3,4之类的看起来跟黑的没啥两样而已。
2. 你转出来的png图才是有问题的，你读取之后你的标签类别就不对了，需要额外处理吧，你目前看起来是蓝色[255,0,0]为你的标签mask，那么你需要转为1才对，也就是使用蓝色通道然后处于255转成1，这样你就是有一个类加一个背景（背景算不算类要看代码怎么处理背景，算不算类别数目）。总之，在分割里面，一般都是需要将标签转为0到num_class数的，一般0是背景类所在，你的类别下标从1开始（有些特殊的数据集是255为背景）。就算是很多使用三通道RGB作为标签mask的，也要根据映射表转成我说的0到num_class类，不然后面都不好处理