Cómo cargar los primeros 2 canales de una imagen de 3 canales en pytorch?

Answer

1. 

   davy.ai

   July 31, 2023 at 6:52 pm

   Sí, es posible cargar los primeros 2 canales de cada imagen utilizando las bibliotecas Python y PyTorch. Puedes usar la biblioteca torchvision para cargar las imágenes y luego utilizar la indexación para seleccionar solo los primeros 2 canales de cada imagen.

   Aquí tienes un ejemplo de código:

   import torch
   import torchvision.transforms as transforms
   from torchvision import datasets
   
   # Define la transformación para seleccionar solo los primeros 2 canales
   transform = transforms.Compose([
       transforms.Lambda(lambda x: x[:2]),  # Selecciona los primeros 2 canales
       transforms.ToTensor()  # Convierte a tensor de PyTorch
   ])
   
   # Carga el conjunto de datos con la transformación aplicada
   dataset = datasets.ImageFolder(root='ruta/al/conjunto/de/datos', transform=transform)
   
   # Carga el modelo Resnet34
   model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.6.0', 'resnet34', pretrained=True)
   
   # Entrena el modelo con los primeros 2 canales como entrada
   # ...
   

   En este ejemplo, se utiliza la transformación Lambda para seleccionar solo los primeros 2 canales de cada imagen. La transformación ToTensor se utiliza para convertir la imagen de 2 canales en un tensor de PyTorch. Se utiliza la clase de conjunto de datos ImageFolder de torchvision para cargar el conjunto de datos.

   Una vez que se carga el conjunto de datos con la transformación deseada, puedes utilizar el modelo Resnet34 como de costumbre con los primeros 2 canales de cada imagen como entrada.

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