ADE20K数据集是一个用于语义分割任务的大规模图像数据集，包含了超过20,000个图像样本和150个标签类别。下面是一个解决ADE20K数据集标签问题的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载标签类别文件
label_file = 'path/to/label/file.txt'
with open(label_file, 'r') as f:
    labels = f.read().splitlines()

# 加载图像对应的标签图像
label_image = 'path/to/label/image.png'
label_data = plt.imread(label_image)

# 将标签图像转换为标签索引
label_indices = np.zeros_like(label_data, dtype=np.uint8)
for i, label in enumerate(labels):
    label_indices[np.where(np.all(label_data == i, axis=-1))] = i

# 可视化标签图像
plt.imshow(label_indices)
plt.axis('off')
plt.show()

上述代码首先从标签类别文件中加载标签类别列表。然后，使用plt.imread()函数加载图像对应的标签图像。接下来，将标签图像转换为标签索引，通过遍历每个标签类别，将标签图像中与该类别对应的像素位置，赋值为该类别在列表中的索引。最后，使用plt.imshow()函数可视化标签图像。

请注意，上述示例代码中的路径需要根据实际情况进行替换。