Computer vision 如何保存和重用语义分割结果？

我使用detectron2对图像进行语义分割。Detectron2具有用于显示结果的预构建功能。我感兴趣的是保存分段的结果，并在需要时解析它们。因此，我回溯了代码，发现instances_to_coco_json函数就是输出分段结果的函数。我试着保存结果

结果采用以下格式

 {
        "image_id": 1, 
        "segmentation": {
            "counts": "R[W<=Sf0001O000000000000000000000000000000000000000^_\\?", 
            "size": [
                720, 
                1280
            ]
        }, 
        "category_id": 1, 
        "score": 0.992115
    }, 

---

如果输出是coco格式，我如何理解它？

要理解这个问题，您需要知道在coco协议中有两种不同的存储掩码格式。一种是使用多边形，如第二个示例，另一种是使用称为的二进制数据压缩格式，这是第一个示例的情况。在COCO中，如果掩码以RLE格式存储，则分割将是具有

“counts”

和

“size”

键的对象。 如果选中

detectron2/detectron2/utils/visualizer.py

，您将在

类GenericMask的构造函数中找到处理不同掩码格式的代码

您可以轻松地将RLE格式转换为二进制掩码或多边形，您还可以在
detectron2/tools/visualize\u json\u results.py
找到一个非常有用的可视化脚本

TLDR:

简而言之，要将RLE分段转换为二进制掩码，只需运行以下脚本（假设您已安装COCO python api，这是detection2的先决条件）：

导入pycocotools.mask作为mask\u util
#使用第一个示例提供的片段
段={'counts'：'R[WHi，你还需要帮助吗？是的，一些帮助会很好。我已经发布了我的答案：）我有同样的需要。基本上，instances\u to coco\u json将detectron2.structures.instances.instances对象转换为json文件。你知道如何从json转换回instances对象吗？谢谢你知道如何从json转换回instances对象吗对象？，谢谢
 "segmentation": [
            [
                662.1764705882352, 
                387, 
                686, 
                386.5882352941176, 
                686, 
                398, 
                662.7647058823529, 
                399
            ]