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エラーメッセージは入力が4次元を想定しているのに、3次元の入力が入ってきた
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という意味です。
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pytorchの場合、入力は(Batch_Size, Channel, Height, Width)です。
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pytorchの場合、モデルに入力するテンソルの次元は(Batch_Size, Channel, Height, Width)の4次元です。
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(https://discuss.pytorch.org/t/dimensions-of-an-input-image/19439)
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ですが、入力が(Channel, Height, Width)となっているため、エラーが起きていると考えられます。
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ですが、ご提示いただいているコードでは入力が(Channel, Height, Width)の3次元となっているため、エラーが起きていると考えられます。
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つまり、入力のtensorに新しい次元を足せばよいということになります。
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また、画像の訓練時のサイズとデプロイ時のサイズは必ずしも一致している必要なないかと思います。
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SRGANなどの学習でも,(64x64)のパッチで学習を行います。
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推論時では、元の画像の大きさをそのまま入力するやり方を取っていたはずです。
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そのため、ご提示いただいていたコードであるような、
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```python
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#画像の読み込みと名前，拡張子の取得
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os.chdir(input_dir)
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apply_img = Image.open(n).convert("RGB")
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img_name, img_ext = os.path.splitext(n)
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print(img_name)
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#画像サイズとクロップ数の計算部分
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numX = apply_img.width // sample_img.width
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numY = apply_img.height // sample_img.height
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crop_imgs = []
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out_imgs = []
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#画像を分割
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for i in range(numY):
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for j in range(numX):
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input_img = apply_img.crop((sample_img.width * j, sample_img.height*i,
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+
sample_img.width * j + sample_img.width, sample_img.height * i + sample_img.height))
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+
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+
input_img_tensor = tv.transforms.ToTensor()(input_img)
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+
crop_imgs.append(input_img_tensor)
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+
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#分割をモデルに適用
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for m in crop_imgs:
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prediction = model(m)
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out_imgs.append(prediction)
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#モデルの出力画像を繋げる
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append_imgs = out_imgs
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v_img = []
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for y in range(numY):
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u_img = []
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for x in range(numX):
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+
num = x + y * numX
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+
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+
u_img.append(append_imgs[num])
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+
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+
imgU = cv2.hconcat(u_img)
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v_img.append(imgU)
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+
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append_img = cv2.vconcat(v_img)
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+
append_img = Image.fromarray(np.unit8(append_img))
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+
save_name = str(n)
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save_name_dir = os.path.join(save_dir, save_name)
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+
append_img.save(save_name_dir)
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```
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+
のような部分は
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input_img = input_img_tensor.reshape(1, C, W, H)
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apply_img = Image.open(n).convert("RGB")
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+
input_image_tensor = tv.transforms.ToTensor()(apply_img)
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+
input_image_tensor = torch.unsqueeze(input_image_tensor, 0)
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prediction = model(m)
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+
```
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としても良いアウトプットを得られるかと思います。
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SRGANなどの学習でも,(64x64)のパッチで学習を行い、デプロイ時はパッチを利用しないで推論していたと思います。
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C, W, H = input_img.size()
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C, W, H = input_img_tensor.size()
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-
input_img = input_img.reshape(1, C, W, H)
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+
input_img = input_img_tensor.reshape(1, C, W, H)
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ミスを修正しました。
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pytorchの場合、入力は(Batch_Size, Channel,
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pytorchの場合、入力は(Batch_Size, Channel, Height, Width)です。
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(https://discuss.pytorch.org/t/dimensions-of-an-input-image/19439)
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ですが、入力が(Channel,
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ですが、入力が(Channel, Height, Width)となっているため、エラーが起きていると考えられます。
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そのため、入力する前に、
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