Superponer máscaras de instancia

¡Buen trabajo generando la máscara semántica en el ejercicio anterior! Ahora puedes sobrescribirla con máscaras de instancia en las ubicaciones donde el modelo de segmentación por instancias haya identificado objetos.

Usarás el modelo preentrenado MaskRCNN disponible en tu espacio de trabajo para producir máscaras de segmentación por instancias. Luego, recorrerás estas máscaras y, para cada una, superpondrás sobre la máscara semántica las zonas donde se detecta un objeto con alta certeza.

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Este ejercicio forma parte del curso

Deep Learning para imágenes con PyTorch

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Instrucciones del ejercicio

Inicializa panoptic_mask clonando semantic_mask.
Define el bucle for para iterar sobre las máscaras de instancia, llamando mask a la variable del iterador.
Para cada máscara de instancia, en las ubicaciones donde sea mayor que 0.5, sobrescribe la máscara panóptica con el instance_id actual.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Instantiate model and produce instance masks
model = MaskRCNN()
with torch.no_grad():
    instance_masks = model(image_tensor)[0]["masks"]

# Initialize panoptic mask as semantic_mask
panoptic_mask = ____

# Iterate over instance masks
instance_id = 3
for ____ in ____:
    # Set panoptic mask to instance_id where mask > 0.5
    panoptic_mask[____] = ____
    instance_id += 1
    
# Display panoptic mask
plt.imshow(panoptic_mask.squeeze(0))
plt.axis("off")
plt.show()

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