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Exercise

ResNet으로 이미지 분류하기

사전 학습된 ResNet18로부터 모델을 만들었습니다. 이제 예시 이미지로 테스트해 볼 차례예요.

이미지에 전처리 변환을 적용하고 분류를 수행합니다. ResNet18은 다중 클래스 데이터셋으로 학습되었으므로, softmax() 층을 적용한 다음 argmax()를 사용해야 합니다.

다음 이미지를 예측 테스트에 사용합니다: A cup of espresso

전처리 변환은 preprocess로 저장되어 있고, PIL 이미지는 img로 업로드되어 있습니다.

Instructions

100 XP
  • 이미지에 전처리 변환을 적용하고 .unsqueeze(0)으로 배치 차원을 추가해 형태를 바꾸세요.
  • 이미지를 모델에 통과시키고 .squeeze(0)으로 배치 차원을 제거해 출력 형태를 바꾼 뒤, softmax() 층을 적용하세요.
  • argmax()를 적용해 가장 확률이 높은 클래스를 선택하세요.