Семантическая сегментация изображений: примеры кода с использованием библиотеки PyTorch

Семантическая сегментация изображений: примеры кода с использованием библиотеки PyTorch

Семантическая сегментация изображений - это процесс разделения изображения на несколько сегментов и присвоения каждому сегменту соответствующей метки класса. Одним из популярных подходов к семантической сегментации является использование нейронных сетей, а библиотека PyTorch предоставляет мощные инструменты для создания и обучения таких моделей. Давайте рассмотрим примеры кода с использованием PyTorch для семантической сегментации изображений.

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as T
from torchvision.models.segmentation import deeplabv3_resnet101

# Загрузка предобученной модели
model = deeplabv3_resnet101(pretrained=True)

# Загрузка и предобработка изображения
input_image = Image.open('input_image.jpg')
preprocess = T.Compose([T.Resize(256),
                        T.CenterCrop(224),
                        T.ToTensor(),
                        T.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])])
input_tensor = preprocess(input_image)
input_batch = input_tensor.unsqueeze(0)

# Получение предсказаний модели
with torch.no_grad():
    output = model(input_batch)['out'][0]

# Преобразование предсказаний в маску
output_predictions = output.argmax(0)

# Визуализация результата
plt.imshow(output_predictions.numpy())

В этом примере мы загружаем предобученную модель deeplabv3_resnet101, загружаем и предобрабатываем изображение, передаем его через модель и визуализируем полученные предсказания. Это лишь один из множества подходов к семантической сегментации изображений с использованием PyTorch.

Семантическая сегментация изображений с помощью PyTorch предоставляет широкие возможности для создания точных и эффективных моделей, способных выделять и классифицировать объекты на изображениях с высокой точностью.

Создана 14.11.2023