Semantic Segmentation

🚀 Kerasセマンティックセグメンテーションモデル on the 🤗Hub! 🐶 🐕 🐩

このモデルの完全なクレジットは François Chollet にあります。このリポジトリには、U-netのようなアーキテクチャを使用してペットをセグメント化するこのノートブック のモデルが含まれています。推論部分を変更して、Hub上でセグメンテーションウィジェットを有効にしました。(pipeline.py を参照)

🚀 クイックスタート

このプロジェクトは、Kerasのセマンティックセグメンテーションモデルを 🤗Hub 上で利用できるようにするものです。François Chollet の成果を基に、ペットの画像セグメンテーションを行うモデルを提供しています。

✨ 主な機能

• ペットの画像セグメンテーション: U-net のようなアーキテクチャを使用して、ペットの画像をセグメント化します。
• Hub上のセグメンテーションウィジェット: 推論部分を変更して、Hub上でセグメンテーションウィジェットを有効にしました。

📚 ドキュメント

背景情報

画像分類タスクは画像に割り当てられたクラスについて教えてくれ、物体検出タスクは画像内の物体にバウンディングボックスを作成します。しかし、画像の形状について知りたい場合はどうでしょうか？セグメンテーションモデルは画像をセグメント化し、その形状を明らかにするのに役立ちます。パノプティックセグメンテーション、インスタンスセグメンテーション、セマンティックセグメンテーションなど、多くのバリエーションがあります。この記事は、Hub上にKerasのセマンティックセグメンテーションモデルをホストすることに関するものです。

セマンティックセグメンテーションモデルはピクセルを分類します。つまり、各ピクセルにクラス（猫や犬など）を割り当てます。モデルの出力は次のようになります。

各ピクセルに対して最良の予測を取得する必要があります。

これはまだ読み取り可能ではありません。各クラスに対して異なるバイナリマスクに変換し、各マスクをbase64に変換することで読み取り可能な形式に変換する必要があります。辞書のリストを返し、各辞書にはラベル自体、base64コード、スコア（セマンティックセグメンテーションモデルはスコアを返さないため、この場合は1.0を返す必要があります）が含まれます。完全な実装は pipeline.py で見つけることができます。

これで、モデルが期待する出力がわかったので、同じ方法でKerasのセグメンテーションモデル（および他のセマンティックセグメンテーションモデル）をホストすることができます。自分で試して、セグメンテーションモデルをホストしてみてください！

📄 ライセンス

このプロジェクトは CC0-1.0 ライセンスの下で公開されています。