はじめに
画像セグメンテーションのDISやっていきまーす
開発環境
- Windows10 PC
- Python 3.9
- Anaconda
導入
1．DISをクローンします
conda activate py39
git clone https://github.com/xuebinqin/DIS.git
cd DIS/IS-Net
2．requirements.txtについては後で書くかもしれない（U^2Netが動いていれば動くかも）
3．isnet.pthをダウンロードし、saved_models/IS-Netに置きます
4．推論のためにtrain_valid_inference_main.pyを修正します
664行目
valid_datasets = [dataset_vd] # dataset_vd, dataset_te1, dataset_te2, dataset_te3, dataset_te4] # and hypar["mode"] = "valid" for inference,
↓
valid_datasets = [dataset_demo]
670行目
hypar["mode"] = "train"
↓
hypar["mode"] = "valid"
5．your-dataset/imにテストデータを置きます
655行目
dataset_demo = {"name": "your-dataset",
"im_dir": "../your-dataset/im",
"gt_dir": "",
"im_ext": ".jpg",
"gt_ext": "",
"cache_dir":"../your-dataset/cache"}
6．結果はyour-resultsに出力されます
684行目
hypar["valid_out_dir"] = "../your-results/"##"../DIS5K-Results-test" ## output inferenced segmentation maps into this fold
実行
python train_valid_inference_main.py
U^2Netのテストデータを持ってきました。2枚目の処理でGPUが足りないと怒られました。。
a:入力画像
b:DIS
c:U^2Net
| a | b | c |
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お疲れ様でした。