diff --git a/src/dopt_sensor_anomalies/detection.py b/src/dopt_sensor_anomalies/detection.py
index 5c898e7..660e97a 100644
--- a/src/dopt_sensor_anomalies/detection.py
+++ b/src/dopt_sensor_anomalies/detection.py
@@ -265,16 +265,12 @@ def infer_image(
     torch_device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
     model.to(torch_device)
 
-    image_rgb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)  # this is optional
+    image_rgb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
     pil_image = Image.fromarray(image_rgb)
     pil_image = pil_image.convert("RGB")
-    input_tensor = (
-        to_dtype(to_image(pil_image), torch.float32, scale=True)
-        if torch.as_tensor  # ?? Question: Wie passt diese Funktion hier rein?
-        # ?? Konvertiert, aber wird zur Evaluation der Aussage genutzt (sollte immer wahr sein?)
-        else np.array(pil_image) / 255.0
-    )
-    # ?? Ist das immer ein Torch-Tensor? Falls nicht, müsste die Methode geändert werden
+    image_np = np.array(pil_image).astype(np.float32) / 255.0
+    input_tensor = torch.from_numpy(image_np).permute(2, 0, 1)
+    
     input_tensor = input_tensor.unsqueeze(0)
     input_tensor = input_tensor.to(torch_device)