바운딩 박스 예측
여러분은 객체 인식 모델을 학습시켰어요. 이제 이 모델을 사용해 테스트 이미지에 대한 바운딩 박스와 분류 결과를 생성하려고 합니다.
모델은 model로 제공되며 이미 평가 모드로 설정되어 있어요. test_image도 준비되어 있고, torch와 torch.nn은 nn으로 임포트되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
PyTorch로 배우는 이미지 딥러닝
연습 안내
test_image에 대한 모델 출력을 구해output에 할당하세요.- 출력에서 예측된 바운딩 박스를 추출해
boxes에 할당하세요. - 출력에서 예측된 점수(scores)를 추출해
scores에 할당하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Get model's prediction
with torch.no_grad():
output = ____
# Extract boxes from the output
boxes = ____
# Extract scores from the output
scores = ____
print(boxes, scores)