Сегментація екземплярів за допомогою Mask R-CNN

Глибоке навчання для зображень із PyTorch

Michal Oleszak

Machine Learning Engineer

Faster R-CNN

Схема архітектури Faster R-CNN

Mask R-CNN

Схема архітектури Mask R-CNN

Попередньо натренована Mask R-CNN у PyTorch

from torchvision.models.detection import \
maskrcnn_resnet50_fpn


model = maskrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
model.eval()


image = Image.open("cat_and_laptop.jpg")
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor()
])
image_tensor = transform(image).unsqueeze(0)


with torch.no_grad():
    prediction = model(image_tensor)

Імпортуйте модель Mask R-CNN
Завантажте попередньо натреновану модель
Завантажте тестове зображення та перетворіть на тензор

фото кота поруч із ноутбуком

Передайте тензор зображення в модель

Виходи моделі

Мітки

prediction[0]["labels"]

tensor([
    17, 73, 76, 73, 67, 42, 63, 84,73, 65, 
    17, 73, 73, 73, 84, 72, 76, 76,17, 15
])

Назви класів

print(class_names[17], class_names[73])

cat laptop

Імовірності класів

prediction[0]["scores"]

tensor([
    0.9981, 0.9672, 0.9061, 0.6893, 0.3729, 
    ..., 
    0.0745, 0.0705, 0.0623, 0.0610, 0.0508
])

Маски

prediction[0]["masks"]

tensor([[[[0., 0., 0.,  ..., 0., 0., 0.],
          ...]]]])

М'які маски

Унікальні значення маски

prediction[0]["masks"].unique()

tensor([0.0000e+00, 5.9713e-08, ..., 
        9.9989e-01, 9.9990e-01])

Маски Mask R-CNN:
- Значення між 0 і 1
- Показують упевненість моделі, що піксель належить об'єкту
- Детальніші за бінарні маски
- За потреби можна бінаризувати порогом

Візуалізація м'яких масок

masks = prediction[0]["masks"]
labels = prediction[0]["labels"]


for i in range(2):
    plt.imshow(image)

    plt.imshow(
        masks[i, 0],
        cmap="jet",
        alpha=0.5,
    )

    plt.title(
        f"Object: {class_names[labels[i]]}"
    )
    plt.show()

Витягніть маски й мітки з прогнозу
Пройдіть по двох найкращих об'єктах, виводячи оригінальне зображення
Для кожного об'єкта накладіть напівпрозору маску
Додайте заголовок і покажіть

Візуалізація м'яких масок

Маски сегментації екземплярів, накладені на зображення

Давайте потренуємось!

Глибоке навчання для зображень із PyTorch