这段代码中不同的图像尺寸有什么作用，for idx, image_size in enumerate(image_sizes): mkpts1_, mkpts2_ = superglue_inference(model, cache, fname1, fname2, image_size) if idx == 0: # first size -> ref, #1280 num_sg_matches = len(mkpts1_) if max(cache[fname1][image_size]['h'], cache[fname1][image_size]['w']) != image_size: mkpts1_[:,0] *= cache[fname1][image_size]['w']/cache[fname1][image_size]['w_r'] mkpts1_[:,1] *= cache[fname1][image_size]['h']/cache[fname1][image_size]['h_r'] if max(cache[fname2][image_size]['h'], cache[fname2][image_size]['w']) != image_size: mkpts2_[:,0] *= cache[fname2][image_size]['w']/cache[fname2][image_size]['w_r'] mkpts2_[:,1] *= cache[fname2][image_size]['h']/cache[fname2][image_size]['h_r'] mkpts1, mkpts2 = np.vstack([mkpts1, mkpts1_]), np.vstack([mkpts2, mkpts2_]) if num_sg_matches < n_matches: # return early, no extra matches needed return mkpts1, mkpts2, num_sg_matches

这段代码中不同的图像尺寸是用来调整图像大小的。在这个代码中，它遍历了一个包含多个图像尺寸的列表，每个尺寸对应着一个图像。在每次循环中，它会将当前图像大小传给super_glue_inference()函数来进行处理。由于不同的图像大小可能会影响到模型的输出和匹配结果，因此这个代码用不同的图像大小来测试模型的性能。通过这种方式，可以找出最适合模型的图像大小，并且可以在不同的应用场景中使用不同的图像大小来优化模型的性能。