Önceden eğitilmiş Mask R-CNN ile segmentasyon

Bu egzersizde, iki kedinin aşağıdaki görüntüsü üzerinde örnek (instance) segmentasyonu yapmak için önceden eğitilmiş Mask R-CNN modelini kullanacaksın.

two cats image

Kullanacağın model, hayvanlar dahil yaygın nesnelerin görüntülerini içeren COCO veri kümesi üzerinde önceden eğitilmiştir. Bu sayede, model kedileri kutudan çıkar çıkmaz ek ince ayar gerekmeksizin tanıyabilmelidir.

Görevin; modeli ve iki kedinin görüntüsünü yüklemek, görüntüyü hazırlamak ve tahminleri elde etmek için modeli görüntüyle beslemek. PIL içindeki Image, torch, torchvision içindeki transforms ve maskrcnn_resnet50_fpn senin için içe aktarıldı.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

PyTorch ile Görüntüler için Deep Learning

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

maskrcnn_resnet50_fpn() kullanarak pretrained Mask R-CNN modelini model değişkenine yükle.
İki kedinin görüntüsünü tensöre dönüştür ve unsqueeze uygula.
Görüntüyü modele vererek çıkarım yap ve çıktıyı prediction değişkenine ata.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Load a pre-trained Mask R-CNN model
model = ____(____)
model.eval()

# Load an image and convert to a tensor
image = Image.open("two_cats.jpg")
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
image_tensor = transform(image).____

# Perform inference
with torch.no_grad():
    prediction = ____
    print(prediction)

Kodu Düzenle ve Çalıştır