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

お疲れ様でした。

参考文献

注目物体検出のU^2-Netやーる（Windows10、Python3.6）