在pytorch上，用resnet50对图像能见度进行检测的代码

以下是用PyTorch实现的resnet50模型对图像可见度进行检测的代码：

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

# 加载resnet50模型
model = models.resnet50(pretrained=True)

# 定义图像预处理方法
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                         std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

# 将图像转换为Tensor
def image_to_tensor(image_path):
    image = Image.open(image_path)
    image = transform(image).unsqueeze(0)
    return image

# 定义可见度检测函数
def visibility_detection(image_path):
    # 将图像转换为Tensor
    image = image_to_tensor(image_path)

    # 使用resnet50模型进行预测
    output = model(image)

    # 获取预测结果
    _, pred = torch.max(output, 1)

    # 判断预测结果
    if pred.item() == 0:
        return "不清晰"
    else:
        return "清晰"

# 测试可见度检测函数
image_path = "test.jpg"
result = visibility_detection(image_path)
print(result)

在这个例子中，我们使用了PyTorch的torchvision库中的resnet50模型作为可见度检测器。我们首先加载预训练模型，并将输入图像进行预处理，然后将其传递给模型进行预测。最后，我们将预测结果与标签进行比较，以确定该图像的可见度。