Visualización de máscaras suaves
En el ejercicio anterior, has aprendido que los dos objetos más probables que ha segmentado el modelo Mask R-CNN son gatos. Ahora, mostrarás las máscaras de estos dos gatos superpuestas sobre la imagen original para verificar visualmente su precisión. Esto requerirá iterar sobre las dos máscaras y, para cada una de ellas, gráficar la imagen original seguida de una máscara semitransparente sobre ella.
Este ejercicio forma parte del curso
Aprendizaje profundo para imágenes con PyTorch
Instrucciones del ejercicio
- Extrae las máscaras y las etiquetas de
predictiony asígnalas amasksylabels, respectivamente. - Dentro del bucle for, muestra la máscara e
i-th sobre la imagen pasandomask[i, 0]a la función de gráficos, utilizando el mapa de colores"jet"y estableciendo el parámetro de transparencia en0.5.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando 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()