我正在訓練一個多類 Unet，但是當我在 Unet 中添加新類別時，connect shape發生了變化
myGene = trainGenerator(1, folders, ['image1','image2','image3','image4','image6','image7'], ['label1','label2','label3','label4','label6','label7'],data_gen_args,save_to_dir = None)
def trainGenerator
img_batch = np.concatenate(images, axis=3) #(1, 512, 512, 8)
mask_batch = np.concatenate(masks, axis=3) #(1, 512, 512, 6)
我的數據是 8channel(5x1channel, 1x3channel, mask_channel=6)
img_batch=(1, 512, 512, 8)
mask_batch=(1, 512, 512, 6)
但是當我添加一個新類別（image0，label0）
image_batch 會變成 (1, 512, 512, 9)
mask_batch=(1, 512, 512, 7)
我檢查了所有數據，通道數是正確的
该回答引用NewBing，仅供参考，不保证完全正确
根据您的描述，您正在使用Unet进行多类分割。当您添加新类别时，您的图像和掩码的通道数发生了变化。这是因为Unet的结构需要输入的图像和掩码具有相同的通道数。因此，当您添加新类别时，您需要相应地更改代码以使其与新通道数兼容。¹
源: 与必应的对话， 2023/6/21
(1) Image segmentation | TensorFlow Core. https://www.tensorflow.org/tutorials/images/segmentation.
(2) Connected-UNets: a deep learning architecture for breast mass .... https://www.nature.com/articles/s41523-021-00358-x.
(3) U-Net Architecture - Object Detection | Coursera. https://www.coursera.org/lecture/convolutional-neural-networks/u-net-architecture-GIIWY.
问题标题：Unet的Concatenate Shape改变问题
问题描述：我正在使用8个通道进行训练，其中包括5个1通道、1个3通道、1个掩码通道和1个新添加的类别(image0, label0)。在添加新类别后，我发现Unet模型中的Concatenate输入形状不再与之前一致，image_batch的维度由(1, 512, 512, 8)变为(1, 512, 512, 9)。我已经检查了所有的数据，并确认每个通道的数量都是正确的，但我仍然很困惑为什么会发生这种情况。请问可能由什么原因导致这种形状变化？请提供具体的解决方案。
解决方案：根据您提供的信息，这种形状变化的原因可能是新添加的类别(image0, label0)并没有正确处理，导致Concatenate操作时输入形状与预期不符。以下是一些可能的解决方案：
1.检查新添加的类别：请确保新添加的类别的数据格式与其他通道相同，并且正确地加载到了训练数据集中。您可以使用以下代码检查类别的数据格式：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#假设新添加的类别为label0
label0 = np.load('path/to/label0.npy')
print(label0.shape)
plt.imshow(label0)
2.更新Unet网络结构：您可以尝试更新Unet网络结构，以确保它能够正确地处理新添加的类别(image0, label0)。以下是一些Python代码片段，您可以用它们来更新Unet网络结构：
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import concatenate, Conv2DTranspose, Input, MaxPooling2D
def create_unet(input_shape, num_classes):
# 定义Unet网络结构
inputs = Input(input_shape)
conv1 = Conv2D(64, 3, activation='relu', padding='same')(inputs)
conv1 = Conv2D(64, 3, activation='relu', padding='same')(conv1)
pool1 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv1)
conv2 = Conv2D(128, 3, activation='relu', padding='same')(pool1)
conv2 = Conv2D(128, 3, activation='relu', padding='same')(conv2)
pool2 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv2)
conv3 = Conv2D(256, 3, activation='relu', padding='same')(pool2)
conv3 = Conv2D(256, 3, activation='relu', padding='same')(conv3)
pool3 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv3)
conv4 = Conv2D(512, 3, activation='relu', padding='same')(pool3)
conv4 = Conv2D(512, 3, activation='relu', padding='same')(conv4)
drop4 = tf.nn.dropout(conv4, rate=0.5)
pool4 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(drop4)
conv5 = Conv2D(1024, 3, activation='relu', padding='same')(pool4)
conv5 = Conv2D(1024, 3, activation='relu', padding='same')(conv5)
drop5 = tf.nn.dropout(conv5, rate=0.5)
up6 = concatenate([Conv2DTranspose(512, 2, strides=(2, 2), padding='same')(drop5), conv4], axis=3)
conv6 = Conv2D(512, 3, activation='relu', padding='same')(up6)
conv6 = Conv2D(512, 3, activation='relu', padding='same')(conv6)
up7 = concatenate([Conv2DTranspose(256, 2, strides=(2, 2), padding='same')(conv6), conv3], axis=3)
conv7 = Conv2D(256, 3, activation='relu', padding='same')(up7)
conv7 = Conv2D(256, 3, activation='relu', padding='same')(conv7)
up8 = concatenate([Conv2DTranspose(128, 2, strides=(2, 2), padding='same')(conv7), conv2], axis=3)
conv8 = Conv2D(128, 3, activation='relu', padding='same')(up8)
conv8 = Conv2D(128, 3, activation='relu', padding='same')(conv8)
up9 = concatenate([Conv2DTranspose(64, 2, strides=(2, 2), padding='same')(conv8), conv1], axis=3)
conv9 = Conv2D(64, 3, activation='relu', padding='same')(up9)
conv9 = Conv2D(64, 3, activation='relu', padding='same')(conv9)
conv10 = Conv2D(num_classes, 1, activation='sigmoid')(conv9)
unet = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=conv10)
return unet
3.检查训练代码：如果您使用了自己编写的训练代码，则需要检查您的代码是否正确处理了新类别的数据形状。例如，在使用ImageDataGenerator生成器时，您需要更新数据生成器的通道数，以确保所有通道都正确处理。以下是一些更改ImageDataGenerator生成器通道数的代码片段：
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
# 假设新添加的类别为label0
train_datagen = ImageDataGenerator(
rescale=1./255,
rotation_range=15,
width_shift_range=0.1,
height_shift_range=0.1,
shear_range=0.1,
zoom_range=0.2,
horizontal_flip=True,
vertical_flip=True,
fill_mode='reflect',
)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
# 设置目标数据集的路径
directory='/path/to/training/directory',
# 设置目标图像尺寸
target_size=(512, 512),
# 更新标签数量
class_mode='categorical',
# 更新通道数
color_mode='rgb',
# batch size
batch_size=16,
)
总结：Unet的Concatenate Shape改变可能是由于新添加的类别(image0, label0)没有正确处理导致的。您可以检查并更新数据格式、Unet网络结构和训练代码，以解决这个问题。