Menampilkan soft mask

Pada latihan sebelumnya, Anda telah mengetahui bahwa dua objek teratas yang paling mungkin disegmentasi oleh model Mask R-CNN keduanya adalah kucing. Sekarang, Anda akan menampilkan mask untuk kedua kucing tersebut di atas gambar asli untuk memverifikasi ketepatannya secara visual. Ini memerlukan iterasi atas kedua mask, dan untuk masing-masingnya, memplot gambar asli diikuti dengan mask semi-transparan di atasnya.

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Deep Learning untuk Gambar dengan PyTorch

Lihat Kursus

Instruksi latihan

Ekstrak mask dan label dari prediction, lalu tetapkan ke masks dan labels.
Di dalam for-loop, tampilkan mask ke-i di atas gambar dengan meneruskan mask[i, 0] ke fungsi plotting, gunakan peta warna "jet" dan atur parameter transparansi ke 0.5.

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

# 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()

Edit dan Jalankan Kode