if interpolate_response == 2 % use dynamic interp size interp_sz = floor(size(y) * featureRatio * currentScaleFactor); end详解

时间: 2024-04-04 08:35:35 浏览: 61
这段代码是一个条件语句,如果 interpolate_response 等于 2,则会执行其中的代码块。在代码块中,将 interp_sz 赋值为当前目标的尺寸(y)乘以 featureRatio 和 currentScaleFactor 的乘积向下取整得到的结果。其中,featureRatio 是一个常数,表示滤波器大小与特征图大小之间的比例关系;currentScaleFactor 是一个变量,表示当前图像与初始模板图像之间的尺度变化比例。这段代码的作用是根据当前尺度和图像大小来计算插值尺寸,从而在响应图像上进行插值操作,以得到更准确的位置和尺度。
相关问题

if interpolate_response > 0 if interpolate_response == 2 % use dynamic interp size interp_sz = floor(size(y) * featureRatio * currentScaleFactor); end responsef = resizeDFT2(responsef, interp_sz); end代码的详解

这段代码是在进行多尺度相关滤波时使用的。具体来说,它根据插值响应的类型(interpolate_response)来调整响应图像的大小,以便在不同尺度下进行滤波。 首先,如果插值响应的类型为正数(即interpolate_response > 0),则表明需要对响应图像进行插值。这通常是为了提高滤波的精度和鲁棒性。接着,如果插值响应的类型为2(即interpolate_response == 2),则说明需要根据当前尺度因子(currentScaleFactor)和特征比例因子(featureRatio)来计算插值后的响应图像大小(interp_sz)。最后,使用resizeDFT2函数将响应图像的大小调整为interp_sz。 总的来说,这段代码的作用是在多个尺度下对响应图像进行插值和调整大小,以便在不同尺度下进行滤波并提高检测的精度和鲁棒性。

if interpolate_response == 1 interp_sz = use_sz * featureRatio; else interp_sz = use_sz; end详解

这段代码的作用是计算插值后的尺寸`interp_sz`。其中,`interpolate_response`是一个标志变量,表示使用的插值方法。如果`interpolate_response==1`,则使用双线性插值法进行插值;否则,使用最近邻插值法进行插值。`use_sz`代表的是当前帧的目标区域的尺寸,`featureRatio`是一个系数,用于调整插值后的尺寸。如果使用双线性插值法,则将目标区域的尺寸`use_sz`乘以`featureRatio`得到插值后的尺寸`interp_sz`;如果使用最近邻插值法,则直接将`use_sz`赋值给`interp_sz`。 双线性插值法是一种基于目标像素周围的像素值进行插值的方法,可以得到更精确的结果。通过将目标区域的尺寸放大一定的比例,可以使得插值后的结果更加清晰、准确。而最近邻插值法则是一种更加简单的插值方法,只需要将目标像素的值设置为最近的原始像素的值即可,因此不需要进行尺寸的调整。
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function [state, Y] = Interpolate(Enable,params,TV,t) %% input % Tavd = [Tj1 Ta-2*Tj1 Tj1 Tv Tj2 Td-2*Tj2 Tj2]; Tj1=TV(1); Ta=2*Tj1+TV(2); Tv=TV(4); Tj2=TV(5); Td=2*Tj2+TV(6); T=sum(TV); % params = [g_vs, g_ve, S, g_Jconst, g_Amax, g_Vmax]; vs = params(1); ve = params(2); Jmax = params(4); ac_Amaxa = Jmax*Tj1; ac_Amaxd = -Jmax*Tj2; ac_Vmax = vs + (Ta-Tj1)*(ac_Amaxa); v_lim = ac_Vmax; a_lima = ac_Amaxa; a_limd = ac_Amaxd; j_lim = Jmax; q0=0; q1=params(3); s = 0; state = 0; if Enable == 1 %% Phase 1: acceleration period %% a) increasing acceleration if t < Tj1 s = q0 + vs*t + j_lim*t*t*t/6; v= vs + j_lim*t*t/2; a= j_lim*t; j= j_lim; end %% b) constant acceleration if t >= Tj1 && t < (Ta-Tj1) s = q0 + vs*t + a_lima*(3*t*t-3*Tj1*t+Tj1*Tj1)/6; v = vs + a_lima*(t-Tj1/2); a = a_lima; j= 0; end %% c) decreasing acceleration if t >= (Ta-Tj1) && t < Ta s = q0 + (v_lim + vs)*Ta/2 - v_lim*(Ta-t) + j_lim*(Ta-t)*(Ta-t)*(Ta-t)/6; v= v_lim - j_lim*(Ta-t)*(Ta-t)/2; a = j_lim*(Ta-t); j= -j_lim; end %% Phase 2: constant velocity period if t >= Ta && t < (Ta+Tv) s = q0 + (v_lim + vs)*Ta/2 + v_lim*(t-Ta); v = v_lim; a = 0; j = 0; end %% Phase 3: deceleration period %% a) decreasing acceleration if t >= (T-Td) && t < (T-Td+Tj2) s = q1 - (v_lim + ve)*Td/2 + v_lim*(t-T+Td) - j_lim*(t-T+Td)*(t-T+Td)*(t-T+Td)/6; v= v_lim - j_lim*(t-T+Td)*(t-T+Td)/2; a = -j_lim*(t-T+Td); j = -j_lim; end %% b) constant acceleration if t >= (T-Td+Tj2) && t < (T-Tj2) s = q1 - (v_lim + ve)*Td/2 + v_lim*(t-T+Td) + a_limd/6*(3*(t-T+Td)*(t-T+Td)-3*Tj2*(t-T+Td)+Tj2*Tj2); v = v_lim + a_limd*(t-T+Td-Tj2/2); a = a_limd; j = 0; end %% c) increasing acceleration if t >= (T-Tj2) && t<T s = q1 - ve*(T-t) - j_lim/6*(T-t)*(T-t)*(T-t); v= ve + j_lim*(T-t)*(T-t)/2; a = -j_lim*(T-t); j = j_lim; end if t>T s = q1; % Y = [s v a j]; state = 2 ; end Y = s; else %% Output state =0; Y = 0; end end 上述代码中Tj1 Ta T Tv Td Tj2 vs ve Jmax ac_Amaxa ac_Amaxd ac_Vmax v_lim a_lima a_limd j_lim q0 q1 s state Enable state function [state, Y] = Interpolate(Enable,params,TV,t)分别表示什么意思

分析这个代码class OhemCrossEntropy(nn.Module): def __init__(self, ignore_label=-1, thres=0.7, min_kept=100000, weight=None): super(OhemCrossEntropy, self).__init__() self.thresh = thres self.min_kept = max(1, min_kept) self.ignore_label = ignore_label self.criterion = nn.CrossEntropyLoss( weight=weight, ignore_index=ignore_label, reduction='none' ) def _ce_forward(self, score, target): ph, pw = score.size(2), score.size(3) h, w = target.size(1), target.size(2) if ph != h or pw != w: score = F.interpolate(input=score, size=( h, w), mode='bilinear', align_corners=config.MODEL.ALIGN_CORNERS) loss = self.criterion(score, target) return loss def _ohem_forward(self, score, target, **kwargs): ph, pw = score.size(2), score.size(3) h, w = target.size(1), target.size(2) if ph != h or pw != w: score = F.interpolate(input=score, size=( h, w), mode='bilinear', align_corners=config.MODEL.ALIGN_CORNERS) pred = F.softmax(score, dim=1) pixel_losses = self.criterion(score, target).contiguous().view(-1) mask = target.contiguous().view(-1) != self.ignore_label tmp_target = target.clone() tmp_target[tmp_target == self.ignore_label] = 0 pred = pred.gather(1, tmp_target.unsqueeze(1)) pred, ind = pred.contiguous().view(-1,)[mask].contiguous().sort() min_value = pred[min(self.min_kept, pred.numel() - 1)] threshold = max(min_value, self.thresh) pixel_losses = pixel_losses[mask][ind] pixel_losses = pixel_losses[pred < threshold] return pixel_losses.mean() def forward(self, score, target): if config.MODEL.NUM_OUTPUTS == 1: score = [score] weights = config.LOSS.BALANCE_WEIGHTS assert len(weights) == len(score) functions = [self._ce_forward] * \ (len(weights) - 1) + [self._ohem_forward] return sum([ w * func(x, target) for (w, x, func) in zip(weights, score, functions) ])

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