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# Documentation
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- Class name: KfDebug_Segs
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- Category: Debugging
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- Output node: True
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- Repo Ref: https://github.com/dmarx/ComfyUI-Keyframed
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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。
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# Input types
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## Required
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- image
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- 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。
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- Comfy dtype: COMBO["Image", "ndarray"]
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- Python dtype: Image or torch.Tensor
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## Optional
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- mask
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- 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。
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- Comfy dtype: ndarray
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- Python dtype: numpy.ndarray
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# Output types
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- segmented_image
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- 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。
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- Comfy dtype: Image
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- Python dtype: PIL.Image
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- segmentation_map
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- 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。
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- Comfy dtype: ndarray
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- Python dtype: numpy.ndarray
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# Usage tips
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- Infra type: CPU
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# Source code
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class KfDebug_Segs(KfDebug_Passthrough):
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RETURN_TYPES = ('SEGS',)
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