소프트 마스크 표시하기
이전 연습 문제에서 Mask R-CNN 모델이 분할한 가장 가능성이 높은 두 객체가 모두 고양이라는 것을 확인했어요. 이제 원본 이미지 위에 이 두 고양이의 마스크를 겹쳐 표시하여 정확도를 시각적으로 확인해 보겠습니다. 이를 위해 두 개의 마스크를 순회(iterate)하면서, 각 마스크마다 원본 이미지를 먼저 표시하고 그 위에 반투명 마스크를 얹어 그리면 됩니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
PyTorch로 배우는 이미지 딥러닝
연습 안내
prediction에서 마스크와 레이블을 추출해 각각masks와labels에 할당하세요.- for 루프 안에서,
mask[i, 0]을 플로팅 함수에 전달해 이미지 위에 i번째 마스크를 표시하세요. 이때 색상 맵은"jet"을 사용하고, 투명도 매개변수는0.5로 설정하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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()