image_test = Image.open('test.jpg')
image_test = image_test.resize((224, 224))
image_test = np.array(image_test)
image_test = image_test / 255.
image_test= np.reshape(image_test, (1, 224, 224, 3))
pred = sess.run(pred_annotation, feed_dict={image: image_test, keep_probability: 1.0})
학습된 파라미터를 통해 MIT_Scenparsing Data 내부 이미지가 아닌 새로운 이미지 image_test 에 대한 segmentation 예측 값을 얻어내려는 경우엔 위와 같은 sess.run()함수의 인자에 어떻게 줘야 할 지 알 수 있을까요?
image_test = Image.open('test.jpg')
image_test = image_test.resize((224, 224))
image_test = np.array(image_test)
image_test = image_test / 255.
image_test= np.reshape(image_test, (1, 224, 224, 3))
pred = sess.run(pred_annotation, feed_dict={image: image_test, keep_probability: 1.0})
학습된 파라미터를 통해 MIT_Scenparsing Data 내부 이미지가 아닌 새로운 이미지 image_test 에 대한 segmentation 예측 값을 얻어내려는 경우엔 위와 같은 sess.run()함수의 인자에 어떻게 줘야 할 지 알 수 있을까요?