deeplabv3可视化

### 关于DeepLabV3可视化实现

为了展示如何实现DeepLabV3的预测结果可视化，下面提供了Python代码示例。此代码片段展示了如何加载预训练模型并对输入图像执行推理操作，随后将预测掩膜与原始图片叠加显示。

import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import numpy as np
import tensorflow as tf
from keras_cv.models.segmentation.deeplab_v3_plus import DeepLabV3Plus

# 加载预训练模型
model = DeepLabV3Plus.from_preset("deeplabv3plus_resnet50_coco")

def load_image(image_path):
    img = Image.open(image_path).resize((512, 512))
    img_array = np.array(img) / 255.
    img_input = np.expand_dims(img_array, axis=0)
    return img_input, img

image_path = 'path_to_your_test_image.jpg'
img_input, original_img = load_image(image_path)

# 执行推断得到分类结果
predictions = model.predict(img_input)[0]

# 将预测的结果转换成彩色标签图以便观察
predicted_mask = predictions.argmax(axis=-1)
colored_mask = label_to_color_image(predicted_mask.numpy())

fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 6))

ax[0].imshow(original_img)
ax[0].set_title('Original Image')
ax[0].axis('off')

ax[1].imshow(colored_mask)
ax[1].set_title('Predicted Segmentation Mask')
ax[1].axis('off')

plt.show()

上述代码实现了从读取测试图片到利用`DeepLabV3Plus`模型进行语义分割预测的过程，并最终把原图与其对应的分割掩模一起绘制出来供查看[^1]。

对于更复杂的场景下想要监控训练进度或者调试网络性能，则可以考虑集成Visdom工具来实现实时的数据流传输和图形界面更新功能[^4]。