सॉफ्ट मास्क दिखाना
पिछले अभ्यास में, आपने देखा कि Mask R-CNN मॉडल के अनुसार सबसे संभावित शीर्ष दो ऑब्जेक्ट दोनों बिल्लियाँ हैं। अब, आप मूल इमेज के ऊपर इन दोनों बिल्लियों के मास्क ओवरले करके उनकी सटीकता को विज़ुअली जाँचेंगे। इसके लिए आपको दो मास्क पर इटरेट करना होगा, और प्रत्येक के लिए, पहले मूल इमेज प्लॉट करनी है और फिर उसके ऊपर एक सेमी-ट्रांसपेरेंट मास्क लगाना है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
PyTorch के साथ इमेज के लिए डीप लर्निंग
अभ्यास निर्देश
predictionसे मास्क और लेबल निकालकर क्रमशःmasksऔरlabelsमें असाइन करें.- for-loop के अंदर,
i-वाँ मास्क इमेज पर दिखाने के लिए plotting फंक्शन कोmask[i, 0]पास करें,"jet"कलर मैप का उपयोग करें और transparency पैरामीटर को0.5पर सेट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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()