Відображення «м'яких» масок

У попередній вправі ви дізналися, що два найімовірніші об'єкти, які сегментувала модель Mask R-CNN, — це обидва коти. Тепер ви відобразите маски для цих двох котів поверх початкового зображення, щоб візуально перевірити їхню точність. Для цього потрібно пройтися циклом по двох масках і для кожної спочатку показати оригінальне зображення, а потім накласти на нього напівпрозору маску.

Ця вправа є частиною курсу

Глибоке навчання для зображень із PyTorch

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Витягніть маски та мітки з prediction, присвоївши їх відповідно змінним masks і labels.
Усередині циклу for відобразіть i-ту маску поверх зображення, передавши mask[i, 0] у функцію візуалізації, використовуючи колірну мапу "jet" і встановивши параметр прозорості 0.5.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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()

Редагувати та запускати код