バウンディングボックスを描画する
画像テンソルとバウンディングボックスのテンソルを用意できたので、画像の上にボックスを描画して、精度を目視で確認します。
torch、torchvision、torchvision.transforms はインポート済みです。画像はすでに image_tensor としてテンソルに変換されています。座標は x_min、y_min、x_max、y_max の各変数に代入されています。
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
torchvision.utilsからdraw_bounding_boxesをインポートします。x_min、y_min、x_max、y_maxからなるリストとしてバウンディングボックスbboxを定義します。image_tensorとbbox_tensorをdraw_bounding_boxesに渡して画像上にボックスを描画し、出力をimg_bboxに代入します。img_bboxテンソルを画像に変換します。
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。
# Import draw_bounding_boxes
____
# Define the bounding box coordinates
bbox = ____
bbox_tensor = torch.tensor(bbox).unsqueeze(0)
# Implement draw_bounding_boxes
img_bbox = ____(____, ____, width=3, colors="red")
# Tranform tensors to image
transform = transforms.Compose([
____
])
plt.imshow(transform(img_bbox))
plt.show()