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바운딩 박스 그리기

이미지와 바운딩 박스 텐서를 준비했으니, 이제 이미지 위에 박스를 그려 정확도를 눈으로 확인해 보세요.

torch, torchvision, torchvision.transforms는 이미 임포트되어 있어요. 이미지는 image_tensor로 텐서 형태로 변환되어 있고, 좌표는 x_min, y_min, x_max, y_max 변수에 할당되어 있어요.

이 연습은 강의의 일부입니다

PyTorch로 배우는 이미지 딥러닝

강의 보기

연습 안내

  • torchvision.utils에서 draw_bounding_boxes를 임포트하세요.
  • x_min, y_min, x_max, y_max로 이루어진 리스트로 바운딩 박스 bbox를 정의하세요.
  • 이미지 위에 박스를 그리기 위해 image_tensorbbox_tensordraw_bounding_boxes에 전달하고, 출력 결과를 img_bbox에 할당하세요.
  • img_bbox 텐서를 이미지로 변환하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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()
코드 편집 및 실행