顯示 Soft Mask
在前一個練習中，你已經知道 Mask R-CNN 模型分割出最可能的前兩個物件都是貓。現在，你要把這兩隻貓的遮罩疊加在原始影像上，來視覺化檢查其準確性。這需要對兩個遮罩進行迭代，並且對每一個遮罩，先繪製原始影像，再在上面疊一層半透明的遮罩。
本練習屬於課程
使用 PyTorch 進行影像深度學習
練習說明
- 從
prediction取出遮罩與標籤，分別指定給masks與labels。 - 在 for 迴圈中，將第
i個遮罩顯示在影像上：把mask[i, 0]傳給繪圖函式，使用"jet"色彩映射，並將透明度參數設為0.5。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# 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()