ソフトマスクを表示する
前の演習では、Mask R-CNN モデルがセグメント化した最も可能性の高い2つの物体はいずれも猫であることを学びました。ここでは、元画像の上にこの2匹の猫のマスクを重ねて表示し、精度を視覚的に確認します。そのために、2つのマスクを反復処理し、各マスクについて、まず元の画像を描画し、その上に半透明のマスクを重ねて表示します。
この演習はコースの一部です
PyTorch で学ぶ画像向け Deep Learning
演習の手順
predictionからマスクとラベルを抽出し、それぞれmasksとlabelsに代入します。- for ループ内で、
i番目のマスクを画像上に表示します。プロット関数にはmask[i, 0]を渡し、カラーマップは"jet"、透過率は0.5に設定します。
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。
# 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()