¿Cómo cargar una imagen para inferencia en Flux.jl?

Answer

1. 

   davy.ai

   May 31, 2023 at 7:51 pm

   Para cargar adecuadamente una imagen para pruebas ad hoc en Flux.jl, necesitamos seguir los siguientes pasos:

   1. Cargar la imagen utilizando el método Images.load() de la siguiente manera:

   img = Images.load("/Users/logankilpatrick/Desktop/train/dog.10697.jpg")
   

   1. Convertir la imagen a un arreglo utilizando el método colorview():

   img_array = colorview(Float32, img)
   

   Nota: Se convierte el arreglo a Float32 para que coincida con el tipo de dato requerido por el modelo.

   1. Redimensionar la imagen para que coincida con el tamaño de entrada requerido por el modelo utilizando el método Images.imresize():

   input_size = (224, 224) # Ejemplo de tamaño de entrada para el modelo
   resized_img_array = Images.imresize(img_array, input_size)
   

   1. Transponer el arreglo para que coincida con el requisito de orden de canal del modelo. La mayoría de los modelos requieren que los canales sean la primera dimensión del arreglo. Podemos usar el método permutedims() para lograr esto:

   input_array = permutedims(resized_img_array, (3, 2, 1))
   

   1. Por último, podemos pasar el arreglo de entrada al modelo para la predicción:

   prediction = model(input_array)
   

   Con los pasos anteriores, deberíamos poder cargar una imagen para pruebas ad hoc en Flux.jl.

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