python 使用MTI-Net对一张图片进行语义分割

要使用MTI-Net进行语义分割，首先需要安装MTI-Net和相关依赖项。可以通过以下命令安装：

pip install torch
pip install torchvision
pip install git+https://github.com/kevin-ssy/MTI-Net.git

然后，可以使用以下代码对一张图片进行语义分割：

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image
from MTI_Net import MTI_Net

# 加载模型
model = MTI_Net()
model.eval()

# 加载图片
img = Image.open("path/to/image.jpg")

# 对图片进行预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((512, 512)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])
img = transform(img)

# 进行语义分割
with torch.no_grad():
    output = model(img.unsqueeze(0))
    output = torch.argmax(output, dim=1).squeeze().cpu().numpy()

# 显示分割结果
output_img = Image.fromarray(output.astype('uint8'))
output_img.show()

在上面的代码中，首先加载MTI-Net模型并将其设置为评估模式。然后，加载要进行分割的图片并进行预处理。最后，将预处理后的图片输入到模型中进行语义分割，并将结果转换为图像格式进行显示。