Wyświetlanie miękkich masek
W poprzednim ćwiczeniu sprawdzono, że dwa najbardziej prawdopodobne obiekty wykryte przez model Mask R-CNN to koty. Teraz wyświetlisz maski dla tych dwóch kotów nałożone na oryginalny obraz, aby wizualnie zweryfikować ich dokładność. W tym celu przejdziesz przez dwie maski i dla każdej z nich wyrenderujesz oryginalny obraz z półprzezroczystą maską na wierzchu.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Głębokie uczenie dla obrazów z PyTorch
Instrukcje do ćwiczenia
- Wyodrębnij maski i etykiety z obiektu
prediction, przypisując je odpowiednio do zmiennychmasksilabels. - Wewnątrz pętli for wyświetl i-tą maskę na obrazie, przekazując
mask[i, 0]do funkcji rysującej, używając mapy kolorów"jet"i ustawiając parametr przezroczystości na0.5.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# 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()