使用带分割掩码的元素级产品后，图像颜色丢失

Question

我有形状为 (128, 128, 3) 的图像

处理后的分割图像，形状为 (128, 128)

应用此代码后：

person_segment = image_tensor * np.repeat(seg_tensor[..., np.newaxis], 3, axis=-1)

忽略没有细节的像素，并在分割中添加第三个通道以允许矩阵乘法。

返回的图像丢失了一些细节

代码有什么问题？

我尝试将图像和张量转换为 numpy 数组，并在应用点积之前存储 3D 分割。

这里是完整的代码：

image = Image.open(image_id)

transform = transforms.Compose([
    transforms.PILToTensor()
])

image_tensor = transform(image).movedim(0,-1)
plt.imshow(image_tensor)
plt.show()

inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits  
list(logits.shape)

upsampled_logits = nn.functional.interpolate(
    logits,
    size=image.size[::-1],
    mode='bilinear',
    align_corners=False
)

seg_tensor = upsampled_logits.argmax(dim=1)[0]
plt.imshow(seg_tensor)
plt.show()

person_segment = image_tensor * np.repeat(seg_tensor[..., np.newaxis], 3, axis=-1)
plt.imshow(person_segment)  
plt.show() 

存储图像示例：

    array([[160, 160, 160, ..., 162, 160, 158],
    [163, 163, 163, ..., 164, 162, 160],
    [164, 164, 164, ..., 166, 164, 162],
    ...,
    [ 98,  78,  65, ..., 115, 114, 110],
    [ 93,  61,  35, ..., 115, 117, 115],
    [117,  72,  36, ..., 119, 116, 112]],                         
    dtype=uint8)