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如何使用fastai为自定义训练的图像分类器的预测类绘制边界框

fastai是一个基于PyTorch的深度学习库，它提供了一种简单而强大的方法来进行图像分类任务。使用fastai为自定义训练的图像分类器绘制边界框，可以通过以下步骤实现：

  1. 导入所需的库和模块：
代码语言：txt
复制
from fastai.vision.all import *
  1. 加载训练好的模型：
代码语言：txt
复制
learn = load_learner('path_to_model')

这里的path_to_model是你保存训练好的模型的路径。

  1. 加载要进行预测的图像：
代码语言：txt
复制
img = PILImage.create('path_to_image')

这里的path_to_image是你要进行预测的图像的路径。

  1. 进行预测：
代码语言：txt
复制
pred, pred_idx, probs = learn.predict(img)

pred是预测的类别，pred_idx是预测的类别索引，probs是每个类别的概率。

  1. 绘制边界框：
代码语言：txt
复制
img_with_bbox = img.to_thumb(400)
img_with_bbox.show()

这里的400是缩略图的大小，你可以根据需要进行调整。

以上是使用fastai为自定义训练的图像分类器绘制边界框的基本步骤。fastai还提供了更多高级功能和技巧，例如使用不同的预训练模型、调整边界框的样式等。你可以参考fastai的官方文档（https://docs.fast.ai/）了解更多详细信息。

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