rtdetr绘制热力图autodl

### 使用 RTDETR 模型在 AutoDL 平台上绘制热力图

为了实现这一目标，可以遵循特定的方法来准备环境、加载模型以及处理数据并最终生成热力图。

#### 准备工作

确保已经在AutoDL平台安装了必要的依赖库。对于RTDETR模型的支持，通常需要PyTorch框架及其相关工具包[^1]。可以通过命令行执行如下操作完成安装：

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

#### 加载预训练的RTDETR模型

利用官方提供的API接口加载已经过训练的RTDETR模型实例。这一步骤假设读者已经有了访问该模型的具体路径或者是通过网络下载的方式获取到了对应的权重文件[^2]。

import torch
from detr import build_model

device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
model, criterion, postprocessors = build_model()
checkpoint = torch.load('path_to_checkpoint.pth', map_location=device)
model.load_state_dict(checkpoint['model'])
model.to(device).eval()

#### 数据预处理与推理过程

针对输入图像实施标准化转换流程，使其适应于送入到检测器之前的要求；接着调用`forward()`函数来进行预测任务。这里需要注意的是，在实际应用过程中可能还需要额外调整参数设置以匹配具体场景下的需求[^3]。

from PIL import Image
import transforms as T

def get_transform():
    transform_list = []
    transform_list.append(T.ToTensor())
    return T.Compose(transform_list)

img = Image.open("example.jpg").convert("RGB")
transform = get_transform()
tensor_img = transform(img)[0].unsqueeze_(0).to(device)

outputs = model(tensor_img)

#### 绘制热力图

最后一步则是基于上述得到的结果集创建可视化图形——即所谓的“热力图”。此部分涉及到对原始图片上叠加颜色编码的信息层，以此直观展示不同区域的重要性程度或概率分布情况。可借助matplotlib库中的imshow功能轻松达成目的[^4]。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

probs = outputs["pred_logits"].softmax(-1)[..., :-1].max(-1)[0][0]

fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(7, 7))
ax.imshow(np.array(img))

heatmap = ax.imshow(probs.detach().cpu().numpy(), cmap='jet', alpha=0.5)
plt.colorbar(heatmap)
plt.show()