opt.world_size = int(os.environ['WORLD_SIZE']) if 'WORLD_SIZE' in os.environ else 1是什么意思

时间: 2023-10-13 07:06:57 浏览: 45
这段代码的作用是获取环境变量`WORLD_SIZE`的值,如果该环境变量存在,则将其转换为整数并赋值给`opt.world_size`,否则将`opt.world_size`赋值为1。环境变量是一些在操作系统中设置的特殊变量,可以在程序运行时获取其值,这样可以方便地配置程序的行为。在这个代码中,`WORLD_SIZE`可能是指分布式训练中的进程数量。
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解释 opt = parser.parse_args() opt.img_size = check_img_size(opt.img_size)

这段代码的作用是解析命令行参数,并检查并确保输入的图片尺寸是合法的。具体来说,`parser.parse_args()` 将命令行参数解析成一个对象 `opt`,它包含了用户输入的各种参数选项及其值。 `check_img_size` 函数是一个自定义的函数,它用于确保输入的图片尺寸是合法的。如果输入的尺寸不合法,函数将会返回一个默认的尺寸。最后,将合法的图片尺寸赋值给 `opt.img_size`,以便后续使用。

class PairDataset(BaseDataset): def initialize(self, opt): self.opt = opt self.root = opt.dataroot self.dir_A = os.path.join(opt.dataroot, opt.phase + 'A') self.dir_B = os.path.join(opt.dataroot, opt.phase + 'B') self.A_paths = make_dataset(self.dir_A) self.B_paths = make_dataset(self.dir_B) self.A_paths = sorted(self.A_paths) self.B_paths = sorted(self.B_paths) self.A_size = len(self.A_paths) self.B_size = len(self.B_paths)

这段代码定义了一个名为`PairDataset`的类,该类继承自`BaseDataset`。该类用于处理配对数据集,其中包含两个文件夹A和B,分别存储了配对数据的两个部分。 在`initialize`方法中,首先将传入的参数`opt`保存在实例变量`self.opt`中。然后,使用`os.path.join`方法将数据根目录`opt.dataroot`与阶段名称`opt.phase`和后缀A或B连接起来,得到文件夹A和B的路径。 接下来,使用`make_dataset`函数获取文件夹A和B中的文件路径,并分别保存在`self.A_paths`和`self.B_paths`中。 为了保证数据的有序性,使用`sorted`函数对文件路径进行排序。 最后,通过获取`self.A_paths`和`self.B_paths`的长度,得到文件夹A和B中的数据数量,并分别保存在`self.A_size`和`self.B_size`中。

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详细解释一下这段代码,每一句都要进行注解:tgt = f'/kaggle/working/{dataset}-{scene}' # Generate a simple reconstruction with SIFT (https://en.wikipedia.org/wiki/Scale-invariant_feature_transform). if not os.path.isdir(tgt): os.makedirs(f'{tgt}/bundle') os.system(f'cp -r {src}/images {tgt}/images') database_path = f'{tgt}/database.db' sift_opt = pycolmap.SiftExtractionOptions() sift_opt.max_image_size = 1500 # Extract features at low resolution could significantly reduce the overall accuracy sift_opt.max_num_features = 8192 # Generally more features is better, even if behond a certain number it doesn't help incresing accuracy sift_opt.upright = True # rotation invariance device = 'cpu' t = time() pycolmap.extract_features(database_path, f'{tgt}/images', sift_options=sift_opt, verbose=True) print(len(os.listdir(f'{tgt}/images'))) print('TIMINGS --- Feature extraction', time() - t) t = time() matching_opt = pycolmap.SiftMatchingOptions() matching_opt.max_ratio = 0.85 # Ratio threshold significantly influence the performance of the feature extraction method. It varies depending on the local feature but also on the image type # matching_opt.max_distance = 0.7 matching_opt.cross_check = True matching_opt.max_error = 1.0 # The ransac error threshold could help to exclude less accurate tie points pycolmap.match_exhaustive(database_path, sift_options=matching_opt, device=device, verbose=True) print('TIMINGS --- Feature matching', time() - t) t = time() mapper_options = pycolmap.IncrementalMapperOptions() mapper_options.extract_colors = False mapper_options.min_model_size = 3 # Sometimes you want to impose the first image pair for initialize the incremental reconstruction mapper_options.init_image_id1 = -1 mapper_options.init_image_id2 = -1 # Choose which interior will be refined during BA mapper_options.ba_refine_focal_length = True mapper_options.ba_refine_principal_point = True mapper_options.ba_refine_extra_params = True maps = pycolmap.incremental_mapping(database_path=database_path, image_path=f'{tgt}/images', output_path=f'{tgt}/bundle', options=mapper_options) print('TIMINGS --- Mapping', time() - t)

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