因此，我尝试使用maskrcnn_benchmark来可视化我的测试结果。由于图像类型不同，我无法输出图像。因为我从具有 shape的数据集中获得了具有数据类型的图像。image, target, idx = dataset[idx]torch.Tensormaskrcnn_benchmark.data.datasets.coco.COCODataset(3, 600, 1200)
原始图像dataset.get_img_info(idx)来自
{'id': 0, 'width': 2048, 'height': 1024, 'file_name': 'frankfurt_000000_000294_leftImg8bit_foggy_beta_0.02.png', 'seg_file_name': 'frankfurt_000000_000294_gtFine_instanceIds.png'}
问题是torch.Tensor图像值在 -122.7717 到 152.0199 之间变化。我想知道如何将其转换为普通图像类型，以便我可以将预测叠加在图像之上并可视化测试结果。1024 x 2048在将预测覆盖在图像顶部之前，我还需要将图像重塑为原始大小吗？
谢谢。