1. 首先，检查输入和输出的图像大小是否匹配。如果不匹配，U-Net网络可能会出现问题。以下是将输入图像大小调整为倍数的示例代码：

import cv2 import numpy as np

Load image

img = cv2.imread('image.png', 1)

Resize image

height, width, channels = img.shape new_height = height - height % 32 new_width = width - width % 32 resized_img = cv2.resize(img, (new_width, new_height))

2. 调整输入图像的像素值范围。在进行预测之前，最好将像素值范围从[0, 255]调整为[0, 1]。以下是示例代码：

Normalize image

resized_img = resized_img / 255

3. 在训练过程中，确保在每次迭代之后都保存了模型。您可以通过以下示例代码保存模型：

Save model

from keras.models import load_model

model.save('model.h5') loaded_model = load_model('model.h5')

4. 最后，如果您的问题仍然存在，请检查U-Net网络的架构是否正确，以及训练数据是否正确地格式化。