2023-04-24 11:23:36
Для использования нейронной сети SO-ViT-SVC можно следовать такой последовательности действий:
1. Установите требуемые библиотеки и зависимости, например, PyTorch, TorchVision и NumPy.
2. Загрузите предварительно обученную модель SO-ViT-SVC, которую можно скачать, например, с официального сайта PyTorch Hub.
3. Подготовьте данные, которые хотите использовать для классификации. Обычно это изображения в формате, поддерживаемом TorchVision.
4. Используйте модель SO-ViT-SVC, чтобы классифицировать ваши данные, используя функцию forward(). Например:
```
import torch
import torchvision.transforms as T
from PIL import Image
# Загрузка модели SO-ViT-SVC
model = torch.hub.load('sacmehta/so-vit', 'sac_so_vit_s', pretrained=True)
# Предварительная обработка изображения
transform = T.Compose([
T.Resize(256),
T.CenterCrop(224),
T.ToTensor(),
T.Normalize([0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5])
])
# Загрузка данных
image = Image.open('example.jpg')
tensor = transform(image).unsqueeze(0)
# Классификация изображения
logit = model.forward(tensor)
pred_label = logit.argmax(dim=1).item()
```
В этом примере мы загружаем модель SO-ViT-SVC, предварительно обрабатываем изображение с помощью TorchVision, загружаем данные из файла example.jpg и используем модель для классификации изображения. Результатом является предполагаемый класс изображения.
Обратите внимание, что в этом примере используется предварительно обученная модель и эта модель может не работать хорошо для вашего конкретного набора данных. В таком случае, вам может потребоваться дообучить модель на своих данных, что потребует дополнительных шагов.
22 views08:23
П
