Creación de máscaras binarias

Las imágenes para tareas de segmentación suelen anotarse con máscaras a nivel de píxel. Considera esta imagen de un gato mau egipcio.

imagen de gato

En este ejercicio y en el siguiente, utilizarás la máscara correspondiente para segmentar el gato y separarlo de la imagen. En primer lugar, tendrás que cargar la máscara y binarizarla.

Image de PIL, transforms de torchvision y torch ya se han importado por ti.

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Aprendizaje profundo para imágenes con PyTorch

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Instrucciones del ejercicio

Carga la imagen de la máscara almacenada en annotations/Egyptian_Mau_123.png y asígnalas a mask.
Crea un objeto de tipo « binary_mask » a partir de « mask_tensor », donde a cada píxel igual a « 1/255 » se le asigna un valor tensorial de « 1.0 », y al resto de píxeles se les asigna un valor tensorial de « 0.0 ».

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando el código de muestra.

# Load mask image
mask = ____

# Transform mask to tensor
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
mask_tensor = transform(mask)

# Create binary mask
binary_mask = ____(
    ____, 
    ____,
    ____,
)

# Print unique mask values
print(binary_mask.unique())

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