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CavinHuang-comfyui-nodes-docs/docs/KfDebug_Segs.md
2024-05-26 20:35:16 +08:00

1.4 KiB

Documentation

该节点在深学习框架内便于可视化和分析分割结果,使用户能够检查和理解模型在区分图像不同部分方面的性能。

Input types

Required

  • image
    • 输入的图像或数组对节点的运行至关重要,因为它是分割的基础。输入的质量和分辨率直接影响分割结果的准确性和细节。
    • Comfy dtype: COMBO["Image", "ndarray"]
    • Python dtype: Image or torch.Tensor

Optional

  • mask
    • 提供掩码参数有助于通过指定图像中的兴趣区域来细化分割过程。它增强了节点专注于特定段的能力,从而改善了整体的分割结果。
    • Comfy dtype: ndarray
    • Python dtype: numpy.ndarray

Output types

  • segmented_image
    • 输出代表分割过程的结果,输入图像的不同部分被识别和区分。这对于进一步分析和理解模型的性能至关重要。
    • Comfy dtype: Image
    • Python dtype: PIL.Image
  • segmentation_map
    • 该输出提供了分割的详细地图,指示了图像中每个段的边界和分类。这对于评估分割算法的精度和有效性至关重要。
    • Comfy dtype: ndarray
    • Python dtype: numpy.ndarray

Usage tips

  • Infra type: CPU

Source code

class KfDebug_Segs(KfDebug_Passthrough):
    RETURN_TYPES = ('SEGS',)