粗いセグメンテーションを洗練する

2142 ワード
SemanticSegmentation segmentation Python 機械学習 CascadePSP Python テキストリンク

セグメンテーションマスクの境界をくっきりさせる方法です

オリジナル

マスク／洗練されたマスク

もっと綺麗なセグメンテーションが欲しい

セグメンテーションの結果が、あまり鮮明でない場合があります。
これは、入力画像サイズの制限やセグメンテーションモデル自体の性能によります。

CascadePSPで境界を洗練

セグメンテーションマスクの境界を洗練するための機械学習モデルです。

使い方

インストール

pip install segmentation-refinement

実行

import cv2
import segmentation_refinement as refine

image = cv2.imread('image.jpg')
mask = cv2.imread('mask.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

refiner = refine.Refiner(device='cpu')

output = refiner.refine(image, mask, fast=False, L=900) 
cv2.imwrite("out.jpg",output)

モデルを組み合わせるという発想

いくつかのモデルを組み合わせて性能を向上させるアプローチは面白いですね。

🐣

フリーランスエンジニアです。
お仕事のご相談こちらまで
[email protected]

Core MLやARKitを使ったアプリを作っています。
機械学習／AR関連の情報を発信しています。

Twitter
Medium