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Documentation
- Class name: KfDebug_Segs
- Category: Debugging
- Output node: True
- Repo Ref: https://github.com/dmarx/ComfyUI-Keyframed
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',)