バイナリマスクを作成する

セグメンテーションの課題では、画像には通常ピクセル単位のマスクがアノテーションされています。次のエジプシャン・マウの猫の画像を見てみましょう。

cat image

この演習と次の演習では、対応するマスクを使って画像から猫を切り出します。最初に、マスクを読み込み、2値化する必要があります。

PIL の Image、torchvision の transforms、そして torch はすでにインポートされています。

この演習はコースの一部です

PyTorch で学ぶ画像向け Deep Learning

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演習の手順

annotations/Egyptian_Mau_123.png に保存されているマスク画像を読み込み、mask に代入してください。
mask_tensor から binary_mask を作成し、各ピクセルが 1/255 に等しい場合はテンソル値 1.0、それ以外はテンソル値 0.0 を割り当ててください。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Load mask image
mask = ____

# Transform mask to tensor
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
mask_tensor = transform(mask)

# Create binary mask
binary_mask = ____(
    ____, 
    ____,
    ____,
)

# Print unique mask values
print(binary_mask.unique())

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