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
