BaşlayınÜcretsiz Başlayın

Örnek (instance) maskelerini bindirme

Önceki egzersizde semantik maskeyi üretmeyi başardın, tebrikler! Şimdi, örnek segmentasyon modelinin nesneleri tespit ettiği konumlarda bu maskeyi örnek maskelerle üzerine yazarak güncelleyebilirsin.

Çalışma alanında bulunan, önceden eğitilmiş MaskRCNN modelini kullanarak örnek segmentasyon maskeleri üreteceksin. Ardından bu maskeler üzerinde döngü kurup, her bir maske için, bir nesnenin yüksek güvenle tespit edildiği bölgeleri semantik maskenin üzerine bindireceksin.

torch senin için zaten içe aktarılmış durumda.

Bu egzersiz

PyTorch ile Görüntüler için Deep Learning

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • panoptic_mask değişkenini, semantic_mask'i klonlayarak başlat.
  • Yineleyici değişkeni mask olacak şekilde, örnek maskeleri üzerinde dolaşan for döngüsünü tanımla.
  • Her bir örnek maske için, değeri 0.5'ten büyük olduğu konumlarda, panoptic maskeyi geçerli instance_id ile üzerine yaz.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Instantiate model and produce instance masks
model = MaskRCNN()
with torch.no_grad():
    instance_masks = model(image_tensor)[0]["masks"]

# Initialize panoptic mask as semantic_mask
panoptic_mask = ____

# Iterate over instance masks
instance_id = 3
for ____ in ____:
    # Set panoptic mask to instance_id where mask > 0.5
    panoptic_mask[____] = ____
    instance_id += 1
    
# Display panoptic mask
plt.imshow(panoptic_mask.squeeze(0))
plt.axis("off")
plt.show()
Kodu Düzenle ve Çalıştır