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Exibindo máscaras suaves

No exercício anterior, você viu que os dois objetos mais prováveis segmentados pelo modelo Mask R-CNN são ambos gatos. Agora, você vai exibir as máscaras desses dois gatos sobrepostas à imagem original para verificar visualmente a precisão. Para isso, será necessário iterar sobre as duas máscaras e, para cada uma delas, plotar a imagem original e depois uma máscara semitransparente por cima.

Este exercício faz parte do curso

Deep Learning para Imagens com PyTorch

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Instruções do exercício

  • Extraia as máscaras e os rótulos de prediction, atribuindo-os a masks e labels, respectivamente.
  • Dentro do laço for, exiba a i-ésima máscara sobre a imagem passando mask[i, 0] para a função de plotagem, usando o mapa de cores "jet" e definindo o parâmetro de transparência como 0.5.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# 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()
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