Chồng lớp các instance mask
Làm rất tốt khi tạo được semantic mask ở bài trước! Giờ bạn sẽ ghi đè nó bằng các instance mask tại những vị trí mà mô hình instance segmentation đã nhận diện được đối tượng.
Bạn sẽ dùng MaskRCNN đã được huấn luyện sẵn trong workspace để tạo ra các mặt nạ instance segmentation. Sau đó, bạn sẽ lặp qua các mặt nạ này và với mỗi cái, bạn sẽ chồng những phần có độ chắc chắn cao rằng có đối tượng lên trên semantic mask.
torch đã được import sẵn cho bạn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Deep Learning cho Ảnh với PyTorch
Hướng dẫn bài tập
- Khởi tạo
panoptic_maskbằng cách sao chépsemantic_mask. - Định nghĩa vòng lặp for để lặp qua các instance mask, đặt tên biến vòng lặp là
mask. - Với mỗi instance mask, tại những vị trí lớn hơn
0.5, ghi đè panoptic mask bằnginstance_idhiện tại.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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()