バウンディングボックスの予測
物体認識モデルを学習済みです。次は、テスト画像に対してバウンディングボックスとクラス分類を生成したいと考えています。
モデルは model として利用可能で、すでに評価モードになっています。test_image も用意済みで、torch と torch.nn（nn として）がインポートされています。
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
test_imageをモデルに渡して出力を取得し、outputに代入します。- 出力から予測されたバウンディングボックスを取り出し、
boxesに代入します。 - 出力から予測スコアを取り出し、
scoresに代入します。
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。
# Get model's prediction
with torch.no_grad():
output = ____
# Extract boxes from the output
boxes = ____
# Extract scores from the output
scores = ____
print(boxes, scores)