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

ćwiczenie

Konfiguracja masek semantycznych

Popularnym podejściem do segmentacji panoptycznej jest łączenie wyników segmentacji semantycznej i segmentacji instancji. Przyjrzyj się poniższemu zdjęciu ulicy w Nowym Jorku.

street image

Twoim zadaniem jest przeprowadzenie segmentacji panoptycznej tego obrazu – tak, aby każda taksówka została rozpoznana jako osobny obiekt, a tło asfaltu i budynków było wyraźnie oddzielone.

Zacznij od wygenerowania maski semantycznej za pomocą wstępnie wytrenowanego modelu U-Net, dostępnego jako UNet(). Powinien on rozróżniać dwa typy tła – choć nie poszczególne taksówki!

Instrukcje

100 XP
  • Utwórz instancję modelu U-Net jako model.
  • Wygeneruj semantic_masks, przekazując wejściowy tensor obrazu do modelu.
  • Utwórz pojedynczą maskę semantyczną, wybierając klasę o najwyższym prawdopodobieństwie dla każdego piksela.