Question

안녕하세요 선생님  강의 잘 듣고 대학원 연구생활에 있어서 많이 도움받고있습니다.   다름이 아니라 수업을 듣던 중 다음과 같은 질문사항이 생겨 질문드립니다. 1. 제가 하려고 하는것은 mmdetection - maskrcnn inference code를 이용하여 inference를 진행한 뒤  추론 결과를 디렉토리에 저장하려고 합니다.  아래 코드와 같이 원본이미지에 추론결과를 덧씌운 결과는 저장에 성공했지만  from mmdet . apis import init_detector , inference_detector , show_result_pyplot import mmcv import torch import cv2 import matplotlib . pyplot as plt #버전 및 gpu 작동확인 print ( f "Setup complete. Using torch { torch . __version__ } ( { torch . cuda . get_device_properties ( 0 ).name if torch . cuda . is_available () else 'CPU' } )" ) # config 파일을 설정하고, 미리 학습한 maskrcnn 모델을 checkpoint로 설정. config_file = 'custom_config.py' checkpoint_file = '/Scratch/home/dohyeon/mmdetection/tutorial_exps/epoch_12.pth' # config 파일과 pretrained 모델을 기반으로 Detector 모델을 생성. model = init_detector ( config_file , checkpoint_file , device = 'cuda:0' ) #디렉토리 내 모든 파일 segmentation 실행 및 저장   path_dir = '/Scratch/home/dohyeon/mmdetection/input/pre-processing/save_point2' file_list = os . listdir ( path_dir ) for i in range ( 6 ):     img_name = path_dir + '/' + file_list [ i ]     img_arr = cv2 . imread ( img_name , cv2 . IMREAD_COLOR )     img_arr_rgb = cv2 . cvtColor ( img_arr , cv2 . COLOR_BGR2RGB )     # cv2.imshow('img',img)     fig = plt . figure ( figsize =( 12 , 12 ))     plt . imshow ( img_arr_rgb )     # inference_detector의 인자로 string(file경로), ndarray가 단일 또는 list형태로 입력 될 수 있음.     results = inference_detector ( model , img_arr )     # inference 된 결과를 원본 이미지에 적용하여 새로운 image로 생성(bbox 처리된 image)     # Default로 score threshold가 0.3 이상인 Object들만 시각화 적용. show_result_pyplot은 model.show_result()를 호출.     show_result_pyplot ( model , img_arr , results )     #추론결과 디렉토리에 저장     model .show_result( img_arr , results , out_file = f 'input/pre-processing/save_point3/ { file_list [ i ] } ' ) 제가 원하는 방법은 원본이미지에 추론결과를 덧씌운 show_result_pyplot 과 같은 이미지가 아니라  원본에 덧씌우지 않은 추론결과만을 저장하고 싶습니다.  혹시 좋은 방법이 있을까요?   2. 추론 결과가 mask 형태의 이미지처럼 나오나요?  아니면 배열과 같이 나오나요?   3. 만약 추론결과가 mask형태의 이미지처럼 나온다면  위 그림과 같이 배경 픽셀은 0이고 사람의 픽셀만 0~255 사이의 값으로 나오나요?    이상입니다   감사합니다

권 철민 · Answer

안녕하십니까,  질문하신 내용은 Mask RCNN - 실습 01 섹션에서 MMDetection을 이용한 Mask RCNN Inference 실습 - Masking inference 반환 결과 분석 영상을 참조하시면 될 것 같습니다.  추론 결과 반환은 Masking 형태로 반환하며 이미지 pixel별로 True/False 값으로 되어 있습니다. 여기에 이미지색상을 입히시는 것 역시 실습 코드로 있으니까 참조하시면 될 것 같습니다.  감사합니다.

<mmdetection 관련>