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app.py

@@ -2,16 +2,23 @@ import gradio as gr
 import torch
 import qai_hub as hub
 from qai_hub_models.models.detr_resnet50 import Model
+from PIL import Image
+import numpy as np
 
 # 加载模型
 torch_model = Model.from_pretrained()
 
 def detect_objects(image):
-    # 预处理图像
-    image_tensor = torch.tensor(image).permute(2, 0, 1).unsqueeze(0)  # 转换为 (C, H, W) 格式
+    # 将图像转换为 RGB 格式并调整大小
+    image = Image.fromarray(image).convert("RGB")
+    image = image.resize((800, 800))  # 根据模型要求调整图像大小
 
+    # 转换为张量并进行标准化
+    image_tensor = torch.tensor(np.array(image)).permute(2, 0, 1)  # 转换为 (C, H, W) 格式
+    image_tensor = image_tensor.float() / 255.0  # 将像素值归一化到 [0, 1]
+    
     # 使用模型进行推理
-    outputs = torch_model(image_tensor)
+    outputs = torch_model(image_tensor.unsqueeze(0))  # 添加批次维度
 
     # 格式化输出结果
     detections = []