您可以在Keras中创建一个网络，通过使用一个完全连接的层，然后使用一个整形层，从索引生成一个二值遮罩图像。
首先，你可以使用一个全连通（密集）层，它有一个单一的输出单元，有一个sigmoid激活函数，这将获得输入索引，并为二进制掩码的每个像素产生一个0和1之间的连续输出。
然后，您可以使用整形图层将密集图层的输出整形为所需的图像形状（176 x208）。此整形图层将密集图层的输出（1-D阵列）转换为2-D形状图像（176 x208）。
例如，网络体系结构可以定义如下：

from keras.layers import Dense, Reshape

    input_indices = Input(shape=(35,))
    x = Dense(176*208, activation='sigmoid')(input_indices)
    output_image = Reshape((176,208))(x)
    model = Model(inputs=input_indices, outputs=output_image)

在将输入索引传递给模型之前，您还必须调整输入索引的形状以匹配模型的输入形状（35，）。
您可能还需要考虑使用不同的激活函数，如“relu”或“tanh”，以获得不同的结果。