您的test.py代码中，我发现个问题，还请您解答一下

[npuprince]

这部分代码片段中，sigmoid()连续使用了2次，似乎存在容易，其他二值图像分割模型的测试代码大多只使用一次sigmoid()，这里您使用两次是特意使用的一个trick还是属于疏忽的错误？
res, _, _ = model(image) res = torch.sigmoid(res) res = F.upsample(res, size=gt.shape, mode='bilinear', align_corners=False) res = res.sigmoid().data.cpu() res = res.numpy().squeeze() res = (res - res.min()) / (res.max() - res.min() + 1e-8) res = (res * 255).astype(np.uint8)

[xiongxyowo]

Hi, thank you for the correction. This is a mistake, but its impact on the quantitative result is very small. We have updated the correct code.