Clasificarea imaginilor cu ResNet

Ai creat modelul pornind de la ResNet18 pre-antrenat. Acum este momentul să îl testezi pe o imagine exemplu.

Vei aplica transformări de preprocesare asupra unei imagini și o vei clasifica. Va trebui să folosești stratul softmax() urmat de argmax(), deoarece ResNet18 a fost antrenat pe un set de date multi-clasă.

Ai selectat următoarea imagine pentru testarea predicției: A cup of espresso

Transformarea de preprocesare este salvată ca preprocess. Imaginea PIL este încărcată ca img.

Acest exercițiu face parte din cursul

Deep Learning pentru imagini cu PyTorch

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Aplică transformările de preprocesare asupra imaginii și redimensioneaz-o folosind .unsqueeze(0) pentru a adăuga dimensiunea de lot (batch).
Trece imaginea prin model, redimensionează rezultatul folosind .squeeze(0) pentru a elimina dimensiunea de lot, apoi adaugă un strat softmax().
Aplică argmax() pentru a selecta clasa cu probabilitatea cea mai mare.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Apply preprocessing transforms
batch = ____.____

# Apply model with softmax layer
prediction = ____.____.____

# Apply argmax
class_id = prediction.____.item()
score = prediction[class_id].item()
category_name = weights.meta["categories"][class_id]
print(category_name)

Editează și rulează codul