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

PyTorch ile Görüntüler için Deep Learning

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

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 interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# 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