1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Głębokie uczenie dla obrazów z PyTorch
Connected

ćwiczenie

Uruchamianie segmentacji semantycznej

Świetna robota przy projektowaniu U-Net! Do dyspozycji masz już wstępnie wytrenowany model, bardzo podobny do tego, który właśnie zbudowałeś. Model ten był trenowany na dużym zbiorze obrazów i zawiera kilka drobnych uzupełnień architektury, takich jak warstwy normalizacji wsadowej (batch norm).

Możesz utworzyć instancję modelu jako UNet() – spowoduje to załadowanie wstępnie wytrenowanych wag. Twoim zadaniem jest użycie go do wygenerowania masek segmentacji dla poniższego zdjęcia samochodu.

car image

Image z biblioteki PIL jest już zaimportowany.

Instrukcje

100 XP
  • Utwórz instancję UNet() i przypisz ją do zmiennej o nazwie model.
  • Wczytaj obraz z pliku car.jpg do zmiennej o nazwie image.
  • Wygeneruj maski segmentacji, przekazując obraz do modelu i stosując squeeze(0) na wyniku.