【第3章】【3-8_PSPNet_inference.ipynb】にて推論結果の画像の色が書籍と異なるのですが、どうしたら良いですか？ about pytorch_advanced

[YutaroOgawa]

ありがとうございます。

今回の事象はMatplotlibのバージョンが2系から3系に変化したため、発生していると思われます。

推論のセルにおいて

# 1. 元画像の表示
image_file_path = "./data/cowboy-757575_640.jpg"
img = Image.open(image_file_path)   # [高さ][幅][色RGB]
img_width, img_height = img.size
plt.imshow(img)
plt.show()

# 2. 前処理クラスの作成
color_mean = (0.485, 0.456, 0.406)
color_std = (0.229, 0.224, 0.225)
transform = DataTransform(
    input_size=475, color_mean=color_mean, color_std=color_std)

# 3. 前処理
# 適当なアノテーション画像を用意し、さらにカラーパレットの情報を抜き出す
anno_file_path = val_anno_list[0]
anno_class_img = Image.open(anno_file_path)   # [高さ][幅]
p_palette = anno_class_img.getpalette()
phase = "val"
img, anno_class_img = transform(phase, img, anno_class_img)


# 4. PSPNetで推論する
net.eval()
x = img.unsqueeze(0)  # ミニバッチ化：torch.Size([1, 3, 475, 475])
outputs = net(x)
y = outputs[0]  # AuxLoss側は無視 yのサイズはtorch.Size([1, 21, 475, 475])


# 5. PSPNetの出力から最大クラスを求め、カラーパレット形式にし、画像サイズを元に戻す
y = y[0].detach().numpy()  # y：torch.Size([1, 21, 475, 475])
y = np.argmax(y, axis=0)
anno_class_img = Image.fromarray(np.uint8(y), mode="P")
anno_class_img = anno_class_img.resize((img_width, img_height), Image.NEAREST)
anno_class_img.putpalette(p_palette)
plt.imshow(anno_class_img)
plt.show()

と実行すると、色が書籍と異なります。

最後を単純にanno_class_imgだけにして出力してみると、書籍と同じ色で出力されます。
（以下をセルに入力して実行）

# 1. 元画像の表示
image_file_path = "./data/cowboy-757575_640.jpg"
img = Image.open(image_file_path)   # [高さ][幅][色RGB]
img_width, img_height = img.size
plt.imshow(img)
plt.show()

# 2. 前処理クラスの作成
color_mean = (0.485, 0.456, 0.406)
color_std = (0.229, 0.224, 0.225)
transform = DataTransform(
    input_size=475, color_mean=color_mean, color_std=color_std)

# 3. 前処理
# 適当なアノテーション画像を用意し、さらにカラーパレットの情報を抜き出す
anno_file_path = val_anno_list[0]
anno_class_img = Image.open(anno_file_path)   # [高さ][幅]
p_palette = anno_class_img.getpalette()
phase = "val"
img, anno_class_img = transform(phase, img, anno_class_img)


# 4. PSPNetで推論する
net.eval()
x = img.unsqueeze(0)  # ミニバッチ化：torch.Size([1, 3, 475, 475])
outputs = net(x)
y = outputs[0]  # AuxLoss側は無視 yのサイズはtorch.Size([1, 21, 475, 475])


# 5. PSPNetの出力から最大クラスを求め、カラーパレット形式にし、画像サイズを元に戻す
y = y[0].detach().numpy()  # y：torch.Size([1, 21, 475, 475])
y = np.argmax(y, axis=0)
anno_class_img = Image.fromarray(np.uint8(y), mode="P")
anno_class_img = anno_class_img.resize((img_width, img_height), Image.NEAREST)
anno_class_img.putpalette(p_palette)
anno_class_img

imshow()をかますと変になるようなのですが、現在修正方法が分かりません。
少々お待ちください。