s = image.get_shape().as_list() scoremap_list_large = [tf.image.resize_images(x, (s[1], s[2])) for x in scoremap_list]详细注释

这段代码主要是对 scoremap_list 中的每个张量进行 resize 操作，使它们的大小与输入的图像大小相同。下面是对该代码的详细注释：

1. s = image.get_shape().as_list()
这行代码获取输入图像的大小，并将其保存到列表 s 中。

2. scoremap_list_large = [tf.image.resize_images(x, (s[1], s[2])) for x in scoremap_list]
这行代码使用列表推导式对 scoremap_list 中的每个张量 x 进行 resize 操作，并将结果保存到列表 scoremap_list_large 中。其中，tf.image.resize_images 函数用于对输入的张量进行 resize 操作，第一个参数 x 表示输入的张量，第二个参数 (s[1], s[2]) 表示 resize 后的大小，即输入图像的大小。列表推导式的语法为 [expression for item in list]，它将对列表中的每个元素 item 进行表达式 expression 的计算，并将结果保存到新的列表中。因此，这行代码的作用是对 scoremap_list 中的每个张量进行 resize 操作，并将结果保存到 scoremap_list_large 中。

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2023/6/1 21:12:50 s = image_crop.get_shape().as_list() keypoints_scoremap = tf.image.resize_images(keypoints_scoremap, (s[1], s[2]))注释该代码

这段代码的作用是将`keypoints_scoremap`的大小调整为与`image_crop`相同的大小，并将结果存储在`keypoints_scoremap`中。

具体来说，`image_crop.get_shape().as_list()`返回`image_crop`的形状（尺寸），存储在`s`中。然后，`tf.image.resize_images(keypoints_scoremap, (s[1], s[2]))`将`keypoints_scoremap`调整为与`s`相同的大小，其中`s[1]`和`s[2]`分别表示`image_crop`的高度和宽度。调整大小后的结果存储在`keypoints_scoremap`中，以便与`image_crop`进行后续处理。

s = image_crop.get_shape().as_list() keypoints_scoremap = self.inference_pose2d(image_crop) keypoints_scoremap = keypoints_scoremap[-1] keypoints_scoremap = tf.image.resize_images(keypoints_scoremap, (s[1], s[2])) return keypoints_scoremap, image_crop, scale_crop, center注释

这段代码的作用是对输入的图像进行裁剪，并对裁剪后的图像进行姿态估计（pose estimation），得到一个关键点（keypoints）的分数地图（score map）。具体来说，代码的执行过程如下：

1. 获取输入图像的形状（shape）信息，并将其转换为列表形式，保存在变量s中。

2. 对输入图像进行裁剪操作，得到裁剪后的图像，保存在变量image_crop中。

3. 调用self.inference_pose2d()方法，对裁剪后的图像进行姿态估计，得到一个关键点的分数地图，保存在变量keypoints_scoremap中。

4. 由于关键点的分数地图是一个多层的张量（tensor），其中最后一层才是真正的分数地图，因此使用[-1]索引操作，将最后一层分数地图提取出来，并重新赋值给keypoints_scoremap变量。

5. 对提取出来的分数地图进行图像尺寸的调整（resize），使其与输入图像的尺寸相同，保存在变量keypoints_scoremap中。

6. 返回关键点的分数地图、裁剪后的图像、裁剪比例（scale_crop）和图像中心点（center）。