evaluate = @(w) sum(bsxfun(@times, [f1_norm(x), f2_norm(x)], w), 2);
时间: 2023-10-23 16:14:15 浏览: 30
这段代码定义了一个匿名函数 evaluate,其输入参数是一个权重向量 w,输出是一个列向量,其中包含了对应权重 w 下的多目标函数值。具体地,该函数将 f1_norm(x) 和 f2_norm(x) 两个列向量按元素相乘,然后将得到的矩阵按列求和,得到一个列向量,即为 evaluate 的输出。bsxfun(@times, A, B) 表示对 A 和 B 进行逐元素相乘,"@" 符号表示匿名函数的句柄,f1_norm 和 f2_norm 是两个函数句柄,它们分别计算 x 的两个目标函数的归一化值。
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[max_resp_row, max_row] = max(response, [], 1); [init_max_response, max_col] = max(max_resp_row, [], 2); max_row_perm = permute(max_row, [2 3 1]); col = max_col(:)'; row = max_row_perm(sub2ind(size(max_row_perm), col, 1:size(response,3))); trans_row = mod(row - 1 + floor((use_sz(1)-1)/2), use_sz(1)) - floor((use_sz(1)-1)/2); trans_col = mod(col - 1 + floor((use_sz(2)-1)/2), use_sz(2)) - floor((use_sz(2)-1)/2); init_pos_y = permute(2pi * trans_row / use_sz(1), [1 3 2]); init_pos_x = permute(2pi * trans_col / use_sz(2), [1 3 2]); max_pos_y = init_pos_y; max_pos_x = init_pos_x; % pre-compute complex exponential exp_iky = exp(bsxfun(@times, 1i * ky, max_pos_y)); exp_ikx = exp(bsxfun(@times, 1i * kx, max_pos_x)); % gradient_step_size = gradient_step_size / prod(use_sz); ky2 = ky.ky; kx2 = kx.kx; iter = 1; while iter <= iterations % Compute gradient ky_exp_ky = bsxfun(@times, ky, exp_iky); kx_exp_kx = bsxfun(@times, kx, exp_ikx); y_resp = mtimesx(exp_iky, responsef, 'speed'); resp_x = mtimesx(responsef, exp_ikx, 'speed'); grad_y = -imag(mtimesx(ky_exp_ky, resp_x, 'speed')); grad_x = -imag(mtimesx(y_resp, kx_exp_kx, 'speed')); ival = 1i * mtimesx(exp_iky, resp_x, 'speed'); H_yy = real(-mtimesx(bsxfun(@times, ky2, exp_iky), resp_x, 'speed') + ival); H_xx = real(-mtimesx(y_resp, bsxfun(@times, kx2, exp_ikx), 'speed') + ival); H_xy = real(-mtimesx(ky_exp_ky, mtimesx(responsef, kx_exp_kx, 'speed'), 'speed')); det_H = H_yy . H_xx - H_xy . H_xy; % Compute new position using newtons method max_pos_y = max_pos_y - (H_xx .* grad_y - H_xy .* grad_x) ./ det_H; max_pos_x = max_pos_x - (H_yy .* grad_x - H_xy .* grad_y) ./ det_H; % Evaluate maximum exp_iky = exp(bsxfun(@times, 1i * ky, max_pos_y)); exp_ikx = exp(bsxfun(@times, 1i * kx, max_pos_x)); iter = iter + 1; end max_response = 1 / prod(use_sz) * real(mtimesx(mtimesx(exp_iky, responsef, 'speed'), exp_ikx, 'speed')); % check for scales that have not increased in score ind = max_response < init_max_response; max_response(ind) = init_max_response(ind); max_pos_y(ind) = init_pos_y(ind); max_pos_x(ind) = init_pos_x(ind); [max_scale_response, sind] = max(max_response(:)); disp_row = (mod(max_pos_y(1,1,sind) + pi, 2pi) - pi) / (2pi) * use_sz(1); disp_col = (mod(max_pos_x(1,1,sind) + pi, 2pi) - pi) / (2pi) * use_sz(2); end代码详解
这段代码是一个视觉目标跟踪算法中的一部分,用于在图像中追踪目标的位置。具体来说,该代码实现了一种基于傅里叶变换的跟踪方法,该方法通过计算目标与模板之间的相似度得出目标的位置。该方法的关键是将目标与模板都转换到频域,然后通过计算它们的逐点乘积得出它们的相似度,从而确定目标的位置。
具体来说,该代码首先计算出目标与模板的傅里叶变换。然后,它计算出目标与模板的逐点乘积,并将其转换回时域。接下来,它通过牛顿迭代法来寻找目标的最优位置,同时计算出目标在不同尺度下的最大响应值。最后,它选择响应值最大的尺度,并输出目标的位置。
需要注意的是,该代码中的一些变量是根据具体的实现而命名的,因此可能需要参考更完整的代码来理解其含义。
model.evaluate(x=x_test, y=y_test, verbose=0)
这是Keras中用于评估模型性能的方法之一,其中:
1. x_test:测试集数据,即模型需要进行预测的数据。
2. y_test:测试集标签,即测试集数据对应的真实标签。
3. verbose:输出模式,0表示不显示任何信息,1表示显示进度条,2表示不显示进度条。
该方法会使用测试集数据对训练好的模型进行评估,并返回测试集上的损失函数值和评估指标(如准确率、精确率、召回率等)。在进行模型选择或超参数调整时,我们可以使用该方法来比较不同模型或超参数的性能,选择性能最好的模型或超参数组合。
需要注意的是,在使用该方法之前,需要先对测试集数据进行预处理,使其具有与训练集数据相同的格式和范围。否则,模型在测试集上的性能可能会与预期不符。