iOS के लिए इमेज को अलग-अलग ग्रुप में बांटने से जुड़ी गाइड

इमेज सेगमेंटर टास्क की मदद से, पहले से तय कैटगरी के आधार पर इमेज को अलग-अलग इलाकों में बांटा जा सकता है. साथ ही, बैकग्राउंड को धुंधला करने जैसे विज़ुअल इफ़ेक्ट इस्तेमाल किए जा सकते हैं. इन निर्देशों में, इमेज सेगमेंटर को iOS ऐप्लिकेशन के साथ इस्तेमाल करने का तरीका बताया गया है.

इन निर्देशों में बताया गया कोड सैंपल, GitHub पर उपलब्ध है.

आप वेब डेमो देखकर, इस टास्क को काम करते हुए देख सकते हैं. इस टास्क की सुविधाओं, मॉडल, और कॉन्फ़िगरेशन के विकल्पों के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, खास जानकारी देखें.

कोड का उदाहरण

MediaPipe Tasks कोड के उदाहरण में, iOS के लिए इमेज सेगमेंटर ऐप्लिकेशन को आसानी से लागू करने की प्रोसेस शामिल है.

इस उदाहरण में, इमेज सेगमेंटर का इस्तेमाल किया गया है, जो कैटगरी मास्क दिखाता है. यह लाइव कैमरे के फ़ीड या डिवाइस की गैलरी में मौजूद इमेज और वीडियो पर, इमेज सेगमेंटेशन करने के लिए, iOS डिवाइस के कैमरे का इस्तेमाल करता है.

इस ऐप्लिकेशन का इस्तेमाल, अपने iOS ऐप्लिकेशन के लिए शुरुआती बिंदु के तौर पर किया जा सकता है. इसके अलावा, किसी मौजूदा ऐप्लिकेशन में बदलाव करते समय, इसका इस्तेमाल किया जा सकता है. इमेज सेगमेंटर के उदाहरण का कोड, GitHub पर होस्ट किया गया है.

कोड डाउनलोड करना

नीचे दिए गए निर्देशों में, git कमांड-लाइन टूल का इस्तेमाल करके, उदाहरण के कोड की लोकल कॉपी बनाने का तरीका बताया गया है.

उदाहरण के तौर पर दिया गया कोड डाउनलोड करने के लिए:

1. नीचे दिए गए निर्देश का इस्तेमाल करके git रिपॉज़िटरी का क्लोन बनाएं:

   git clone https://github.com/google-ai-edge/mediapipe-samples/
   

2. इसके अलावा, अपने git इंस्टेंस को स्पैर्स चेकआउट का इस्तेमाल करने के लिए कॉन्फ़िगर करें, ताकि आपके पास सिर्फ़ Image Segmenter के उदाहरण वाले ऐप्लिकेशन की फ़ाइलें हों:

   cd mediapipe
   git sparse-checkout init --cone
   git sparse-checkout set examples/image_segmentation/ios/
   

उदाहरण के कोड का लोकल वर्शन बनाने के बाद, MediaPipe टास्क लाइब्रेरी इंस्टॉल की जा सकती है. साथ ही, Xcode का इस्तेमाल करके प्रोजेक्ट खोला जा सकता है और ऐप्लिकेशन को चलाया जा सकता है. निर्देशों के लिए, iOS के लिए सेटअप गाइड देखें.

मुख्य कॉम्पोनेंट

नीचे दी गई फ़ाइलों में, इमेज सेगमेंटर के उदाहरण वाले ऐप्लिकेशन के लिए ज़रूरी कोड शामिल है:

• ImageSegmenterService.swift: यह Image Segmenter को शुरू करता है, मॉडल चुनने की प्रोसेस को मैनेज करता है, और इनपुट डेटा पर अनुमान लगाता है.
• CameraViewController.swift: यह लाइव कैमरा फ़ीड इनपुट मोड के लिए यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) लागू करता है और नतीजों को विज़ुअलाइज़ करता है.
• MediaLibraryViewController.swift, स्टिल इमेज और वीडियो फ़ाइल इनपुट मोड के लिए यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) लागू करता है और नतीजों को विज़ुअलाइज़ करता है.

सेटअप

इस सेक्शन में, इमेज सेगमेंटर का इस्तेमाल करने के लिए, डेवलपमेंट एनवायरमेंट और कोड प्रोजेक्ट सेट अप करने के मुख्य चरणों के बारे में बताया गया है. MediaPipe Tasks का इस्तेमाल करने के लिए, डेवलपमेंट एनवायरमेंट सेट अप करने के बारे में सामान्य जानकारी पाने के लिए, iOS के लिए सेटअप गाइड देखें. इसमें, प्लैटफ़ॉर्म के वर्शन से जुड़ी ज़रूरी शर्तें भी शामिल हैं.

डिपेंडेंसी

Image Segmenter, MediaPipeTasksVision लाइब्रेरी का इस्तेमाल करता है. इसे CocoaPods का इस्तेमाल करके इंस्टॉल करना ज़रूरी है. यह लाइब्रेरी Swift और Objective-C, दोनों ऐप्लिकेशन के साथ काम करती है. इसके लिए, अलग से किसी खास भाषा के सेटअप की ज़रूरत नहीं होती.

macOS पर CocoaPods इंस्टॉल करने के निर्देशों के लिए, CocoaPods को इंस्टॉल करने की गाइड देखें. अपने ऐप्लिकेशन के लिए ज़रूरी पॉड के साथ Podfile बनाने का तरीका जानने के लिए, CocoaPods का इस्तेमाल करना लेख पढ़ें.

नीचे दिए गए कोड का इस्तेमाल करके, Podfile में MediaPipeTasksVision पॉड जोड़ें:

target 'MyImageSegmenterApp' do
  use_frameworks!
  pod 'MediaPipeTasksVision'
end

अगर आपके ऐप्लिकेशन में यूनिट टेस्ट टारगेट शामिल हैं, तो Podfile को सेट अप करने के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, iOS के लिए सेट अप करने की गाइड देखें.

मॉडल

MediaPipe Image Segmenter टास्क के लिए, ट्रेन किए गए ऐसे मॉडल की ज़रूरत होती है जो इस टास्क के साथ काम करता हो. इमेज सेगमेंटर के लिए, पहले से ट्रेन किए गए उपलब्ध मॉडल के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, टास्क की खास जानकारी वाला मॉडल सेक्शन देखें.

कोई मॉडल चुनें और डाउनलोड करें. इसके बाद, Xcode का इस्तेमाल करके उसे अपनी प्रोजेक्ट डायरेक्ट्री में जोड़ें. अपने Xcode प्रोजेक्ट में फ़ाइलें जोड़ने के तरीके से जुड़े निर्देशों के लिए, Xcode प्रोजेक्ट में फ़ाइलें और फ़ोल्डर मैनेज करना लेख पढ़ें.

अपने ऐप्लिकेशन बंडल में मॉडल का पाथ बताने के लिए, BaseOptions.modelAssetPath प्रॉपर्टी का इस्तेमाल करें. कोड का उदाहरण देखने के लिए, अगला सेक्शन देखें.

टास्क बनाना

इमेज सेगमेंटर टास्क बनाने के लिए, उसके किसी एक इनिशलाइज़र को कॉल करें. ImageSegmenter(options:) initializer, कॉन्फ़िगरेशन के विकल्पों के लिए वैल्यू स्वीकार करता है.

अगर आपको पसंद के मुताबिक कॉन्फ़िगरेशन के विकल्पों के साथ शुरू किए गए इमेज सेगमेंटर की ज़रूरत नहीं है, तो डिफ़ॉल्ट विकल्पों के साथ इमेज सेगमेंटर बनाने के लिए, ImageSegmenter(modelPath:) शुरू करने वाले टूल का इस्तेमाल किया जा सकता है. कॉन्फ़िगरेशन के विकल्पों के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, कॉन्फ़िगरेशन की खास जानकारी देखें.

इमेज सेगमेंटर टास्क, इनपुट डेटा के तीन टाइप के साथ काम करता है: स्टिल इमेज, वीडियो फ़ाइलें, और लाइव वीडियो स्ट्रीम. डिफ़ॉल्ट रूप से, ImageSegmenter(modelPath:) स्टिल इमेज के लिए एक टास्क शुरू करता है. अगर आपको वीडियो फ़ाइलों या लाइव वीडियो स्ट्रीम को प्रोसेस करने के लिए, अपना टास्क शुरू करना है, तो वीडियो या लाइव स्ट्रीम के चलने के मोड की जानकारी देने के लिए ImageSegmenter(options:) का इस्तेमाल करें. लाइव स्ट्रीम मोड के लिए, imageSegmenterLiveStreamDelegate कॉन्फ़िगरेशन के अतिरिक्त विकल्प की भी ज़रूरत होती है. इससे इमेज सेगमेंटर, उस व्यक्ति को एसिंक्रोनस तरीके से इमेज सेगमेंटेशन के नतीजे डिलीवर कर पाता है जिसे सिंक नहीं किया गया है.

टास्क बनाने और अनुमान लगाने का तरीका देखने के लिए, अपने रनिंग मोड से जुड़ा टैब चुनें.

Swift

import MediaPipeTasksVision

let modelPath = Bundle.main.path(forResource: "model",
                                      ofType: "tflite")

let options = ImageSegmenterOptions()
options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath
options.runningMode = .image
options.shouldOutputCategoryMask = true
options.shouldOutputConfidenceMasks = false

let imageSegmenter = try ImageSegmenter(options: options)
    

import MediaPipeTasksVision

let modelPath = Bundle.main.path(forResource: "model",
                                      ofType: "tflite")

let options = ImageSegmenterOptions()
options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath
options.runningMode = .video
options.shouldOutputCategoryMask = true
options.shouldOutputConfidenceMasks = false

let imageSegmenter = try ImageSegmenter(options: options)
    

import MediaPipeTasksVision

// Class that conforms to the `imageSegmenterLiveStreamDelegate` protocol and
// implements the method that the image segmenter calls once it finishes
// performing segmentation of each input frame.
class ImageSegmenterResultProcessor: NSObject, ImageSegmenterLiveStreamDelegate {

  func imageSegmenter(
    _ imageSegmenter: ImageSegmenter,
    didFinishSegmentation result: ImageSegmenterResult?,
    timestampInMilliseconds: Int,
    error: Error?) {

    // Process the image segmentation result or errors here.

  }
}

let modelPath = Bundle.main.path(forResource: "model",
                                      ofType: "tflite")

let options = ImageSegmenterOptions()
options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath
options.runningMode = .liveStream
options.shouldOutputCategoryMask = true
options.shouldOutputConfidenceMasks = false

// Set `imageSegmenterLiveStreamDelegate` to the object of the class that
// confirms to the `ImageSegmenterLiveStreamDelegate` protocol.
let processor = ImageSegmenterResultProcessor()
options.imageSegmenterLiveStreamDelegate = processor

let imageSegmenter = try ImageSegmenter(options: options)
    

Objective-C

@import MediaPipeTasksVision;

NSString *modelPath = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"model"
                                                      ofType:@"tflite"];

MPPImageSegmenterOptions *options = [[MPPImageSegmenterOptions alloc] init];
options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath;
options.runningMode = MPPRunningModeImage;
options.shouldOutputCategoryMask = YES;
options.shouldOutputConfidenceMasks = NO;

MPPImageSegmenter *imageSegmenter =
  [[MPPImageSegmenter alloc] initWithOptions:options error:nil];
    

@import MediaPipeTasksVision;

NSString *modelPath = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"model"
                                                      ofType:@"tflite"];

MPPImageSegmenterOptions *options = [[MPPImageSegmenterOptions alloc] init];
options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath;
options.runningMode = MPPRunningModeVideo;
options.shouldOutputCategoryMask = YES;
options.shouldOutputConfidenceMasks = NO;

MPPImageSegmenter *imageSegmenter =
  [[MPPImageSegmenter alloc] initWithOptions:options error:nil];
    

@import MediaPipeTasksVision;

// Class that conforms to the `MPPImageSegmenterLiveStreamDelegate` protocol
// and implements the method that the image segmenter calls once it finishes
// performing segmentation of each input frame.

@interface APPImageSegmenterResultProcessor : NSObject 

@end

@implementation APPImageSegmenterResultProcessor

-   (void)imageSegmenter:(MPPImageSegmenter *)imageSegmenter
    didFinishSegmentationWithResult:(MPPImageSegmenterResult *)imageSegmenterResult
         timestampInMilliseconds:(NSInteger)timestampInMilliseconds
                           error:(NSError *)error {

    // Process the image segmentation result or errors here.

}

@end

NSString *modelPath = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"model"
                                                      ofType:@"tflite"];

MPPImageSegmenterOptions *options = [[MPPImageSegmenterOptions alloc] init];
options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath;
options.runningMode = MPPRunningModeLiveStream;
options.shouldOutputCategoryMask = YES;
options.shouldOutputConfidenceMasks = NO;

// Set `imageSegmenterLiveStreamDelegate` to the object of the class that
// confirms to the `MPPImageSegmenterLiveStreamDelegate` protocol.
APPImageSegmenterResultProcessor *processor =
  [APPImageSegmenterResultProcessor new];
options.imageSegmenterLiveStreamDelegate = processor;

MPPImageSegmenter *imageSegmenter =
  [[MPPImageSegmenter alloc] initWithOptions:options error:nil];
    

इमेज सेगमेंटर के उदाहरण के तौर पर दिए गए कोड को लागू करने से, उपयोगकर्ता को प्रोसेसिंग मोड के बीच स्विच करने की सुविधा मिलती है. इस तरीके से, टास्क बनाने का कोड ज़्यादा जटिल हो जाता है और हो सकता है कि यह आपके इस्तेमाल के उदाहरण के लिए सही न हो.

कॉन्फ़िगरेशन विकल्प

इस टास्क में iOS ऐप्लिकेशन के लिए, नीचे दिए गए कॉन्फ़िगरेशन के विकल्प मौजूद हैं:

जब रनिंग मोड को LIVE_STREAM पर सेट किया जाता है, तो इमेज सेगमेंटर को imageSegmenterLiveStreamDelegate कॉन्फ़िगरेशन के अतिरिक्त विकल्प की ज़रूरत होती है. इससे इमेज सेगमेंटर, इमेज सेगमेंटेशन के नतीजे असिंक्रोनस तरीके से डिलीवर कर पाता है. डेलिगेट को imageSegmenter(_:didFinishSegmentation:timestampInMilliseconds:error:) तरीका लागू करना होगा. इमेज सेगमेंटर, हर फ़्रेम पर सेगमेंटेशन करने के नतीजों को प्रोसेस करने के बाद, इस तरीके को कॉल करता है.

डेटा तैयार करना

इनपुट इमेज या फ़्रेम को इमेज सेगमेंटर में भेजने से पहले, आपको उसे MPImage ऑब्जेक्ट में बदलना होगा. MPImage, iOS के अलग-अलग तरह के इमेज फ़ॉर्मैट के साथ काम करता है. साथ ही, इनका इस्तेमाल अनुमान लगाने के लिए, किसी भी रनिंग मोड में किया जा सकता है. MPImage के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, MPImage API पर जाएं.

अपने इस्तेमाल के उदाहरण और ऐप्लिकेशन के लिए ज़रूरी रनिंग मोड के आधार पर, iOS इमेज फ़ॉर्मैट चुनें.MPImage, UIImage, CVPixelBuffer, और CMSampleBuffer iOS इमेज फ़ॉर्मैट स्वीकार करता है.

UIImage

UIImage फ़ॉर्मैट, इन रनिंग मोड के लिए सबसे सही है:

• इमेज: ऐप्लिकेशन बंडल, उपयोगकर्ता की गैलरी या फ़ाइल सिस्टम में मौजूद इमेज को MPImage ऑब्जेक्ट में बदला जा सकता है. हालांकि, इसके लिए ज़रूरी है कि इमेज को UIImage फ़ॉर्मैट में फ़ॉर्मैट किया गया हो.

• वीडियो: AVAssetImageGenerator का इस्तेमाल करके वीडियो फ़्रेम को CGImage फ़ॉर्मैट में निकालें. इसके बाद उन्हें UIImage इमेज में बदलें.

// Load an image on the user's device as an iOS `UIImage` object.

// Convert the `UIImage` object to a MediaPipe's Image object having the default
// orientation `UIImage.Orientation.up`.
let image = try MPImage(uiImage: image)
    

// Load an image on the user's device as an iOS `UIImage` object.

// Convert the `UIImage` object to a MediaPipe's Image object having the default
// orientation `UIImageOrientationUp`.
MPImage *image = [[MPPImage alloc] initWithUIImage:image error:nil];
    

इस उदाहरण में, डिफ़ॉल्ट UIImage.Orientation.Up ओरिएंटेशन के साथ MPImage को शुरू किया गया है. MPImage को इस्तेमाल की जा सकने वाली किसी भी UIImage.Orientation वैल्यू के साथ शुरू किया जा सकता है. इमेज सेगमेंटर, .upMirrored, .downMirrored, .leftMirrored, .rightMirrored जैसे डुप्लीकेट ओरिएंटेशन के साथ काम नहीं करता.

UIImage के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, UIImage Apple Developer के दस्तावेज़ देखें.

CVPixelBuffer

CVPixelBuffer फ़ॉर्मैट, फ़्रेम जनरेट करने और प्रोसेसिंग के लिए iOS CoreImage फ़्रेमवर्क का इस्तेमाल करने वाले ऐप्लिकेशन के लिए सही है.

CVPixelBuffer फ़ॉर्मैट, इन रनिंग मोड के लिए सबसे सही है:

• इमेज: iOS के CoreImage फ़्रेमवर्क का इस्तेमाल करके, कुछ प्रोसेस करने के बाद CVPixelBuffer इमेज जनरेट करने वाले ऐप्लिकेशन को इमेज रनिंग मोड में, इमेज सेगमेंटर को भेजा जा सकता है.

• वीडियो: वीडियो फ़्रेम को प्रोसेस करने के लिए, CVPixelBuffer फ़ॉर्मैट में बदला जा सकता है. इसके बाद, इन्हें वीडियो मोड में इमेज सेगमेंटर को भेजा जा सकता है.

• लाइव स्ट्रीम: फ़्रेम जनरेट करने के लिए iOS कैमरे का इस्तेमाल करने वाले ऐप्लिकेशन, प्रोसेसिंग के लिए CVPixelBuffer फ़ॉर्मैट में बदले जा सकते हैं. इसके बाद, इन्हें लाइव स्ट्रीम मोड में इमेज सेगमेंटर को भेजा जा सकता है.

// Obtain a CVPixelBuffer.

// Convert the `CVPixelBuffer` object to a MediaPipe's Image object having the default
// orientation `UIImage.Orientation.up`.
let image = try MPImage(pixelBuffer: pixelBuffer)
    

// Obtain a CVPixelBuffer.

// Convert the `CVPixelBuffer` object to a MediaPipe's Image object having the
// default orientation `UIImageOrientationUp`.
MPImage *image = [[MPPImage alloc] initWithUIImage:image error:nil];
    

CVPixelBuffer के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, CVPixelBuffer Apple के डेवलपर दस्तावेज़ देखें.

CMSampleBuffer

CMSampleBuffer फ़ॉर्मैट, एक जैसे मीडिया टाइप के मीडिया सैंपल को सेव करता है. साथ ही, यह लाइव स्ट्रीम के रनिंग मोड के लिए सबसे सही है. iOS कैमरों से मिले लाइव फ़्रेम, iOS AVCaptureVideoDataOutput की मदद से, CMSampleBuffer फ़ॉर्मैट में अलग-अलग डिलीवर किए जाते हैं.

// Obtain a CMSampleBuffer.

// Convert the `CMSampleBuffer` object to a MediaPipe's Image object having the default
// orientation `UIImage.Orientation.up`.
let image = try MPImage(sampleBuffer: sampleBuffer)
    

// Obtain a `CMSampleBuffer`.

// Convert the `CMSampleBuffer` object to a MediaPipe's Image object having the
// default orientation `UIImageOrientationUp`.
MPImage *image = [[MPPImage alloc] initWithSampleBuffer:sampleBuffer error:nil];
    

CMSampleBuffer के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, CMSampleBuffer Apple के डेवलपर के दस्तावेज़ देखें.

टास्क चलाना

इमेज सेगमेंटर को चलाने के लिए, असाइन किए गए रनिंग मोड के हिसाब से segment() तरीके का इस्तेमाल करें:

• स्टिल इमेज: segment(image:)
• वीडियो: segment(videoFrame:timestampInMilliseconds:)
• लाइवस्ट्रीम: segmentAsync(image:timestampInMilliseconds:)

नीचे दिए गए कोड सैंपल में, इन अलग-अलग मोड में Image Segmenter को चलाने के आसान उदाहरण दिए गए हैं:

Swift

let result = try imageSegmenter.segment(image: image)
    

let result = try imageSegmenter.segment(
  videoFrame: image,
  timestampInMilliseconds: timestamp)
    

try imageSegmenter.segmentAsync(
  image: image,
  timestampInMilliseconds: timestamp)
    

Objective-C

MPPImageSegmenterResult *result =
  [imageSegmenter segmentImage:image error:nil];
    

MPPImageSegmenterResult *result =
  [imageSegmenter segmentVideoFrame:image
            timestampInMilliseconds:timestamp
                              error:nil];
    

BOOL success =
  [imageSegmenter segmentAsyncImage:image
            timestampInMilliseconds:timestamp
                              error:nil];
    

इमेज सेगमेंटर कोड के उदाहरण में, इनमें से हर मोड को लागू करने के बारे में ज़्यादा जानकारी दी गई है segment(image:), segment(videoFrame:timestampInMilliseconds:), और segmentAsync(image:timestampInMilliseconds:).

निम्न पर ध्यान दें:

• वीडियो मोड या लाइव स्ट्रीम मोड में चलाने पर, आपको इमेज सेगमेंटर टास्क में इनपुट फ़्रेम का टाइमस्टैंप भी देना होगा.

• इमेज या वीडियो मोड में चलने पर, इमेज सेगमेंटर टास्क, मौजूदा थ्रेड को तब तक ब्लॉक करता है, जब तक वह इनपुट इमेज या फ़्रेम को प्रोसेस नहीं कर लेता. मौजूदा थ्रेड को ब्लॉक करने से बचने के लिए, iOS Dispatch या NSOperation फ़्रेमवर्क का इस्तेमाल करके, बैकग्राउंड थ्रेड में प्रोसेसिंग को एक्ज़ीक्यूट करें.

• लाइव स्ट्रीम मोड में चलने पर, इमेज सेगमेंटर टास्क तुरंत रिटर्न करता है और मौजूदा थ्रेड को ब्लॉक नहीं करता. यह हर इनपुट फ़्रेम को प्रोसेस करने के बाद, इमेज सेगमेंटर के साथ imageSegmenter(_:didFinishSegmentation:timestampInMilliseconds:error:) तरीका शुरू करता है. इमेज सेगमेंटर, इस तरीके को किसी खास सीरियल डिस्पैच कतार पर एसिंक्रोनस तरीके से लागू करता है. यूज़र इंटरफ़ेस पर नतीजे दिखाने के लिए, उन्हें प्रोसेस करने के बाद नतीजों को मुख्य सूची में भेजें. अगर इमेज सेगमेंटर टास्क किसी दूसरे फ़्रेम को प्रोसेस कर रहा है, तो segmentAsync फ़ंक्शन को कॉल करने पर, इमेज सेगमेंटर नए इनपुट फ़्रेम को अनदेखा कर देता है.

नतीजों को मैनेज और दिखाना

अनुमान चलाने पर, इमेज सेगमेंटर टास्क एक ImageSegmenterResult ऑब्जेक्ट दिखाता है, जिसमें सेगमेंटेशन टास्क के नतीजे शामिल होते हैं. आउटपुट का कॉन्टेंट, टास्क को कॉन्फ़िगर करते समय सेट किए गए आउटपुट टाइप पर निर्भर करता है.

इन इमेज में, कैटगरी वैल्यू मास्क के लिए टास्क के आउटपुट का विज़ुअलाइज़ेशन दिखाया गया है. कैटगरी मास्क की रेंज [0, 255] है और हर पिक्सल वैल्यू, मॉडल के आउटपुट की विजेता कैटगरी के इंडेक्स को दिखाती है. जीतने वाली कैटगरी के इंडेक्स का स्कोर, उन कैटगरी में सबसे ज़्यादा होता है जिन्हें मॉडल पहचान सकता है.

ओरिजनल इमेज और कैटगरी मास्क का आउटपुट. Pascal VOC 2012 के डेटासेट से ली गई सोर्स इमेज.

इमेज सेगमेंटर के उदाहरण वाले कोड से, इमेज सेगमेंटर के नतीजे दिखाने का तरीका पता चलता है. ज़्यादा जानकारी के लिए, कोड का उदाहरण देखें.