Python 基于城市景观模型的膨胀图像识别算法

我正在尝试使用城市景观模型的图像识别算法

但是，我不断遇到以下错误：

- bash-4.2$ python predict.py cityscapes sunny_1336601.png --gpu 0
Using GPU  0
WARNING: Logging before InitGoogleLogging() is written to STDERR

Traceback (most recent call last):
File "predict.py", line 133, in <module>
main()
File "predict.py", line 129, in main
predict(args.dataset, args.input_path, args.output_path)
File "predict.py", line 98, in predict
color_image = dataset.palette[prediction.ravel()].reshape(image_size)
ValueError: cannot reshape array of size 12582912 into shape (1090,1920,3)

-bash-4.2$python predict.py cityscapes sunny_1336601.png--gpu 0
使用GPU0
警告：在InitGoogleLogging（）写入STDERR之前进行日志记录
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“predict.py”，第133行，在
main（）
文件“predict.py”，第129行，在main中
预测（args.dataset、args.input\u path、args.output\u path）
文件“predict.py”，predict中第98行
color\u image=dataset.palete[prediction.ravel（）]。重塑（图像大小）
ValueError:无法将大小为12582912的数组重塑为形状（10901920,3）

我试着将图像重塑到我能想到的每一个普通分辨率，包括640x480，但我得到了同样的错误

非常感谢您的任何帮助或提示

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谢谢

我没有足够的声誉发表评论，因此我将我的直觉作为一个答案（如果我错了，请原谅）：给定的大小

12582912

必须是元组中三个数字的乘积。快速分解显示，如果图像为4通道图像，分辨率为标准的4:3纵横比。

结果表明，城市景观模型仅采用特定尺寸：宽度应为长度的两倍。

如果您熟悉Python，您将看到ValueError是内部代码错误。它与缺少依赖项或环境无关

这与这样一个事实有关，图像首先是一个总大小，然后它被铸造到数组中，然后再返回到另一个维度。 这不是可以或应该通过调整输入数据来解决的问题，而是通过在提供的库中解决错误来解决的问题

对于NN分类器，这种限制非常常见。因为一旦层被训练，它们就不能被改变，输入必须非常具体。当然，在将其交给NN之前，它仍然可以“烹饪”，但它通常是非破坏性的/基本的缩放，因此必须保留比例，这是库所做的错误