画像テンソル
コーヒー会社が、興味のある物体（ここではエスプレッソショット）にアノテーションを付ける Object Detection プロジェクトを進めています。あなたはエスプレッソショット画像のバウンディングボックス座標のリストを作成しました。次に、画像と座標をテンソルに変換する必要があります。
torch と torchvision はインポート済みです。torchvision.transforms は transforms としてインポートされています。画像は PIL ライブラリの Image.open() を使って image として読み込まれています。バウンディングボックスの座標は変数 bbox に保存されています。
この演習はコースの一部です
PyTorch で学ぶ画像向け Deep Learning
演習の手順
torch.tensor()を使ってbboxをテンソルに変換します。unsqueeze(0)を使ってバッチ次元を追加し、bbox_tensorの形状を変更します。imageを(224)にリサイズし、スケーリングされていない画像テンソルに変換するtransformを作成します。transformをimageに適用します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Convert bbox into tensors
bbox_tensor = ____
# Add a new batch dimension
bbox_tensor = bbox_tensor.____
# Resize image and transform tensor
transform = transforms.Compose([
transforms.____,
transforms.____
])
# Apply transform to image
image_tensor = ____
print(image_tensor)