Tworzenie masek binarnych

Obrazy do zadań segmentacji są zazwyczaj adnotowane maskami na poziomie pikseli. Przyjrzyj się temu zdjęciu kota rasy Egyptian Mau.

cat image

W tym i następnym ćwiczeniu użyjesz odpowiedniej maski, aby wyodrębnić kota z obrazu. Na początku musisz wczytać maskę i ją zbinaryzować.

Image z PIL, transforms z torchvision oraz torch zostały już zaimportowane.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Głębokie uczenie dla obrazów z PyTorch

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

Wczytaj obraz maski zapisany w annotations/Egyptian_Mau_123.png i przypisz go do zmiennej mask.
Utwórz binary_mask na podstawie mask_tensor, przypisując pikselom równym 1/255 wartość tensora 1.0, a pozostałym pikselom wartość tensora 0.0.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Load mask image
mask = ____

# Transform mask to tensor
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
mask_tensor = transform(mask)

# Create binary mask
binary_mask = ____(
    ____, 
    ____,
    ____,
)

# Print unique mask values
print(binary_mask.unique())

Edytuj i uruchom kod