Hello, this doesn't seem to be the structure of the DANet model, is it the Unet model with the attention mechanism added

我将DA模块插入自己的网络中，效果好像没有提升。

但是我发现将PAM层插入自己的网络中，发现网络的可训练参数量只增加了1，这个1应该是gamma。PAM中的卷积层中的参数好像是不可训练的。这可能是个问题

@strivebo 我之前一直用的isprs，今年下半年跑的cityscapes，

Originally posted by @niecongchong in #3 (comment)

大佬，你研究了，我也是遥感的，马上研三l，也是用到ispr数据集

你好，我把train.ipynb文件转成.py文件后，参数BatchSize = 8 NumChannels = 3 ImgHeight = 256 ImgWidth = 256 NumClass = 1其中修改处为图片尺寸256，BatchSize8。运行出现错误InvalidArgumentError: Incompatible shapes: [8,256,256,1] vs. [8,256,256,1,3]，[[Node: metrics/iou/sub_1 = Sub[T=DT_FLOAT, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"](Classification/Sigmoid, metrics/iou/Round_2)]]. 请问您有遇到过此情况吗？（刚接触深度学习，很多地方不懂，网上未找到相似问题，不得已问您，求赐教）

大神你好，请问你用的keras,tensorflow都是什么版本？我用tensorflow1.15.0 keras2.2.4出错了，谢谢！
ValueError: Tensor-typed variable initializers must either be wrapped in an init_scope or callable (e.g., tf.Variable(lambda : tf.truncated_normal([10, 40]))) when building functions. Please file a feature request if this restriction inconveniences you.

你好，我把PAM模块插入我自己的网络会出错，提示缩进错误，但是我的缩进没有问题，你知道这怎么解决吗

你好，目前好像遇到相似的问题，在unet-resnet等模型上效果都是不好，val_acc上身一点就不再变化，方便交流下有尝试其他网络效果不错的，除了fcn8