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。

相关问题

详细解释一下这段代码，每一句给出详细注解：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 for idx, image_size in enumerate(extra_image_sizes): if extra_matcher == 'GS': mkpts1_, mkpts2_ = run_gs(fname1, fname2, image_size) mkpts1, mkpts2 = np.vstack([mkpts1, mkpts1_]), np.vstack([mkpts2, mkpts2_]) if USE_ROI: cropped_img1, cropped_img2, shift_xy1, shift_xy2 = \ extract_crops_via_cluster(fname1, fname2, mkpts1, mkpts2) mkpts_crop1, mkpts_crop2 = superglue_inference(model, cache, fname1, fname2, image_size) x1_min, y1_min = shift_xy1 x2_min, y2_min = shift_xy2 mkpts_crop1[:,0] += x1_min mkpts_crop1[:,1] += y1_min mkpts_crop2[:,0] += x2_min mkpts_crop2[:,1] += y2_min mkpts1, mkpts2 = np.vstack([mkpts1, mkpts_crop1]), np.vstack([mkpts2, mkpts_crop2]) return mkpts1, mkpts2, num_sg_matches

这段代码是一个函数，功能是利用多种尺寸的图像进行超级点匹配，返回匹配的点对和匹配的数量。以下是每一句的详细注释：

for idx, image_size in enumerate(image_sizes):

使用enumerate函数遍历image_sizes列表中的每个元素，同时记录其索引。

mkpts1_, mkpts2_ = superglue_inference(model, cache, fname1, fname2, image_size)

调用superglue_inference函数，传入模型、缓存、两个图像的文件名和当前尺寸，返回两张图像的超级点匹配结果。

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']

如果当前索引为0，即第一个尺寸，将num_sg_matches设置为当前匹配结果中点对的数量。如果当前尺寸的宽度或高度与缓存中记录的不同，将x和y坐标分别乘以缩放比例，将坐标转换为当前尺寸下的坐标。

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']

如果第二个图像的当前尺寸与缓存不同，将第二个图像的匹配结果中的x和y坐标分别乘以缩放比例，将坐标转换为当前尺寸下的坐标。

mkpts1, mkpts2 = np.vstack([mkpts1, mkpts1_]), np.vstack([mkpts2, mkpts2_])

将所有尺寸的匹配结果合并到一个数组中。

if num_sg_matches < n_matches: # return early, no extra matches needed
    return mkpts1, mkpts2, num_sg_matches

如果超级点匹配结果的数量已经达到所需数量，则直接返回结果。

for idx, image_size in enumerate(extra_image_sizes):

使用enumerate函数遍历extra_image_sizes列表中的每个元素，同时记录其索引。

if extra_matcher == 'GS':
    mkpts1_, mkpts2_ = run_gs(fname1, fname2, image_size)
    mkpts1, mkpts2 = np.vstack([mkpts1, mkpts1_]), np.vstack([mkpts2, mkpts2_])

如果extra_matcher参数为'GS'，则调用run_gs函数，传入两个图像的文件名和当前尺寸，返回两张图像的基于格子的匹配结果，并将结果合并到之前的匹配结果中。

if USE_ROI:
    cropped_img1, cropped_img2, shift_xy1, shift_xy2 = \
        extract_crops_via_cluster(fname1, fname2, mkpts1, mkpts2)
    mkpts_crop1, mkpts_crop2 = superglue_inference(model, cache, fname1, fname2, image_size)
    
    x1_min, y1_min = shift_xy1
    x2_min, y2_min = shift_xy2
    
    mkpts_crop1[:,0] += x1_min
    mkpts_crop1[:,1] += y1_min
    mkpts_crop2[:,0] += x2_min
    mkpts_crop2[:,1] += y2_min
    
    mkpts1, mkpts2 = np.vstack([mkpts1, mkpts_crop1]), np.vstack([mkpts2, mkpts_crop2])

如果USE_ROI为真，则调用extract_crops_via_cluster函数，传入两个图像的文件名和之前所有尺寸的匹配结果，返回两张图像的裁剪结果。然后调用superglue_inference函数，传入模型、缓存、裁剪后的图像和当前尺寸，返回超级点匹配结果。最后将匹配结果中的x和y坐标加上裁剪时的偏移量，并将结果合并到之前的匹配结果中。

return mkpts1, mkpts2, num_sg_matches

返回最终的匹配结果和超级点匹配的数量。

for idx,embedding_layer in enumerate(self.step_embeddings):代码的作用

这段代码的作用是对模型中的每个时间步（step）的输入进行嵌入（embedding）操作。具体来说，这个代码段使用了一个循环（for loop）来遍历模型中的每个时间步，然后对每个时间步中的输入进行嵌入操作。这个嵌入操作是通过调用模型中的 `embedding_layer` 来实现的，其中 `embedding_layer` 是一个嵌入层（embedding layer），其作用是将输入转换为一个向量表示，以便于后续的模型计算。在这个代码段中，使用了 `enumerate` 函数来获取每个时间步的索引（idx），以便于在后续的计算中进行引用。