Как преобразовать маску в категориальную после увеличения для мультиклассовой сегментации без потери памяти
Я работаю над проблемой семантической сегментации мультиклассов с 6 классами. Я увеличил изображение и маску в keras ImageDataGenerator. Теперь я хочу преобразовать свои маски в категориальные. Чтобы я мог ввести его в Unet. Если я попытаюсь преобразовать в категориальный после увеличения маски, память умирает. Если я попытаюсь преобразовать его перед расширением, генератор изображений выдаст ошибку, поскольку он поддерживает только 4 класса . Есть ли альтернативный способ?