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演習

ResNet での画像分類

事前学習済みの ResNet18 からモデルを作成しました。ここからは、サンプル画像でテストしてみましょう。

画像に前処理の変換を適用して分類します。ResNet18 はマルチクラスのデータセットで学習されているため、softmax() を適用したあとに argmax() を使う必要があります。

予測テストには次の画像を使用します。 A cup of espresso

前処理の変換は preprocess として保存されています。PIL 画像は img としてアップロード済みです。

指示

100 XP
  • 画像に前処理の変換を適用し、.unsqueeze(0) を使ってバッチ次元を追加してリシェイプします。
  • 画像をモデルに通し、出力に対して .squeeze(0) でバッチ次元を取り除き、softmax() を追加します。
  • argmax() を適用して、最も確率が高いクラスを選択します。