Visualizar máscaras suaves
En el ejercicio anterior, has visto que los dos objetos más probables que el modelo Mask R-CNN ha segmentado son ambos gatos. Ahora, vas a mostrar las máscaras de estos dos gatos superpuestas sobre la imagen original para verificar visualmente su precisión. Para ello, tendrás que iterar sobre las dos máscaras y, para cada una, representar primero la imagen original y después superponer una máscara semitransparente.
Este ejercicio forma parte del curso
Deep Learning para imágenes con PyTorch
Instrucciones del ejercicio
- Extrae las máscaras y las etiquetas de
prediction, asignándolas amasksylabels, respectivamente. - Dentro del bucle for, muestra la máscara número
isobre la imagen pasandomask[i, 0]a la función de representación, usando el mapa de colores"jet"y estableciendo el parámetro de transparencia en0.5.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Extract masks and labels from prediction
masks = ____
labels = ____
# Plot image with two overlaid masks
for i in range(2):
plt.imshow(image)
# Overlay the i-th mask on top of the image
plt.imshow(____, ____, ____)
plt.title(f"Object: {class_names[labels[i]]}")
plt.show()