1. 学ぶ
    2. /
  2. コース
    3. /
  3. PyTorch で学ぶ画像向け Deep Learning
Connected

演習

セマンティックセグメンテーションを実行する

U-Net の設計、お見事です！ ここでは、みなさんが作成したものと非常によく似た、すでに学習済みのモデルが用意されています。このモデルは大量の画像で学習されており、バッチ正規化層などアーキテクチャにいくつか小さな追加が含まれます。

このモデルは UNet() としてインスタンス化でき、学習済みの重みが読み込まれます。みなさんのタスクは、これを使って以下の車の画像に対するセグメンテーションマスクを生成することです。

car image

PIL の Image はすでにインポート済みです。

指示

100 XP
  • 変数 model に UNet() をインスタンス化します。
  • car.jpg の画像を読み込み、変数 image に代入します。
  • 画像をモデルに渡し、出力に squeeze(0) を適用してセグメンテーションマスクを生成します。