Отображение мягких масок

В предыдущем упражнении вы выяснили, что два наиболее вероятных объекта, сегментированных моделью Mask R-CNN, — это кошки. Теперь вы отобразите маски для этих двух кошек поверх исходного изображения, чтобы визуально проверить их точность. Для этого нужно перебрать обе маски и для каждой из них отобразить исходное изображение, а затем наложить на него полупрозрачную маску.

Это упражнение является частью курса

Глубокое обучение для работы с изображениями на PyTorch

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Извлеките маски и метки из prediction и присвойте их переменным masks и labels соответственно.
Внутри цикла for отобразите маску с индексом i поверх изображения, передав mask[i, 0] в функцию построения графика, использовав цветовую карту "jet" и установив параметр прозрачности равным 0.5.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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()

Редактировать и запускать код