Zachte masks weergeven
In de vorige oefening heb je gezien dat de twee meest waarschijnlijke objecten die het Mask R-CNN-model heeft gesegmenteerd allebei katten zijn. Nu ga je de masks voor deze twee katten tonen, over de originele afbeelding heen, om hun nauwkeurigheid visueel te controleren. Dit vraagt om itereren over de twee masks en voor elk daarvan eerst de originele afbeelding te plotten en daarbovenop een halftransparant mask te leggen.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Deep Learning voor afbeeldingen met PyTorch
Oefeninstructies
- Haal de masks en labels uit de
predictionen wijs ze toe aan respectievelijkmasksenlabels. - Toon binnen de for-lus het
i-de mask over de afbeelding doormask[i, 0]aan de plotfunctie door te geven, met de kleurmap"jet"en stel de transparantieparameter in op0.5.
Interactieve oefening met praktijkervaring
Probeer deze oefening door deze voorbeeldcode aan te vullen.
# 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()