运行train_all_supervised_cn.sh 训练的时候报错

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运行train_all_supervised_cn.sh 训练的时候报错

应该是没有数据的原因：
data = all_supervised_with_cn.SupervisedDataset('../data/all_anomalygpt')

请问all_anomalygpt这个数据应该是什么格式，是把mvtec_anomaly_detection和VisA文件夹放在下面吗，谢谢！

[FantasticGNU]

如同在 README.md 中提到的，在该设置中我们使用了 MVTec-AD，MVTec-LOCO-AD，VisA，CrackForest 四个数据集的数据进行有监督训练以获得更好的效果，您需要把这四个数据集的数据都放到 data/all_anomalygpt 文件夹中，格式如下：

data
|--all_anomalygpt
|-----|---mvtec_anomaly_detection
|-----|-----|-- bottle
|-----|-----|-----|----- ground_truth
|-----|-----|-----|----- test
|-----|-----|-----|----- train
|-----|-----|-- cable
|-----|-----|-- ...
|-----|---mvtec_loco_anomaly_detection
|-----|-----|-- breakfast_box
|-----|-----|-----|----- ground_truth
|-----|-----|-----|----- test
|-----|-----|-----|----- train
|-----|-----|-- juice_bottle
|-----|-----|-- ...
|-----|---visa
|-----|-----|-- candle
|-----|-----|-----|----- ground_truth
|-----|-----|-----|----- test
|-----|-----|-----|----- train
|-----|-----|-- capsules
|-----|-----|-- ...
|-----|---crackforest_road
|-----|-----|---images
|-----|-----|---masks

其中对于 VisA 数据集，我们使用了其官方 github 仓库中的 prepare_data.py 文件，按照 1cls 的设置进行了预处理，使其与 MVTec 系列数据集的格式一致。
CrackForest 数据集可以从 https://github.com/cuilimeng/CrackForest-dataset 下载，然后将图像数据放到 images 文件夹中，异常分割结果图像放到 masks 文件夹中，并保持对应样本的文件名一致。

需要注意的是，train_all_supervised_cn.sh 训练得到的模型只用于我们的在线 demo 展示，论文中提到的数据结果都是在无监督训练设置下得到的。

[hexiajunu]

您好，请问您知道CrackForest 数据集的异常分割图像是怎么得到，mat和seg文件怎么转化成png文件？