生成一份进行模型前向传播得到模型预测结果并进行nms的代码

好的，这里是一个Python代码示例，用于进行模型前向传播、得到模型预测结果并进行nms：

import torch
import torchvision
import numpy as np

# 加载模型
model = torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
model.eval()

# 加载图像
image = Image.open('image.jpg')

# 图像预处理
transform = torchvision.transforms.Compose([
    torchvision.transforms.ToTensor(),
])
image = transform(image)
image = image.unsqueeze(0)

# 模型前向传播
with torch.no_grad():
    output = model(image)

# 获取预测结果
boxes = output[0]['boxes'].cpu().numpy()
scores = output[0]['scores'].cpu().numpy()

# 进行nms
keep = torchvision.ops.nms(torch.Tensor(boxes), torch.Tensor(scores), iou_threshold=0.5)

# 输出结果
print(boxes[keep])

这段代码加载了一个预训练的Faster R-CNN模型，并使用它来进行图像的预测。预测结果包含了检测到的物体的边界框和置信度分数。然后，代码使用torchvision.ops.nms函数进行非极大值抑制，以去除重复的边界框。最后，代码输出了nms后得到的边界框。