卷积神经网络进行图像语义分割

我在使用segnet神经网络预测网络结果的时候发现网络预测出来的结果是一片黑乎乎，以为是预测像素值太低导致的，为此将结果使用img=img*125进行显示，发现预测出来的结果根本不对。所以回过头找原因，预测代码反反复复找了好多遍，都没发现问题，为此决定从源头开始找，将训练数据集的原图和label重新检查，由于label也是黑色的为了便于观察我做了label= label*125的处理，但还是黑色的，为此怀疑label的问题，使用下列代码将label的像素值逐个写入到csv中，发现所有的像素值均为0.
path = '/home/l/leilei/test_data/water_greenland/lei/label.x=23,y=16.tif'
img = cv2.imread(path)
img = img*250
out = open("/home/l/leilei/test_data/water_greenland/lei/label.x=23,y=16.csv", 'a')
csv_write = csv.writer(out,dialect = 'excel')

for i in range(256):
    for j in range(256):
        a = img[i][j]
        csv_write.writerow(a)
下面是得到的部分结果
0,0,0
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0,0,0
所有的像素值都是这样的，我怀疑是label的问题，但是我用imagelabeler这个label制作软件读原图和label，能看出label应该是有内容的，下面是使用imagelabeler得到的结果， 能看出label中将水体是绿色，植被是红色，其他均为背景为黄色。这能说明label有内容吧？但是为啥用代码读出来的label均为0呢？这个实验预测结果完全错误的原因是啥呢？真的没想明白，不知道有没有描述清楚问题，还请大家指点。