Przewidywanie ramek ograniczających

Wytrenowano model do rozpoznawania obiektów. Chcesz teraz użyć go do wygenerowania ramek ograniczających i klasyfikacji dla obrazu testowego.

Model jest dostępny jako model i działa już w trybie ewaluacji. Dostępny jest również test_image, a torch i torch.nn jako nn zostały zaimportowane.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Głębokie uczenie dla obrazów z PyTorch

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

Uzyskaj wyniki modelu dla test_image i przypisz je do zmiennej output.
Wyodrębnij przewidywane ramki ograniczające z wyjścia i przypisz je do zmiennej boxes.
Wyodrębnij przewidywane wyniki pewności z wyjścia i przypisz je do zmiennej scores.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Get model's prediction
with torch.no_grad():
    output = ____

# Extract boxes from the output
boxes = ____

# Extract scores from the output
scores = ____

print(boxes, scores)

Edytuj i uruchom kod