Mapping Params

时间: 2024-05-30 20:11:02 浏览: 15
"Mapping Params" 可以翻译为 "映射参数"。 在计算机科学中,映射是指将一个集合中的元素映射到另一个集合中的元素。在机器学习中,映射常常用于将输入数据映射到一个高维特征空间中,从而使得数据更易于处理和分类。 参数则是指在机器学习模型中需要学习的可调整的变量,这些变量可以影响模型的输出结果。在神经网络中,参数通常是指权重和偏置项。 因此,“Mapping Params”可以理解为对输入数据进行映射的过程中所需要学习的参数。这些参数可以用于调整模型的性能和精度,从而使得模型可以更好地处理输入数据并产生准确的输出结果。
相关问题

@Mapping注解

@Mapping注解是Spring MVC中用于将HTTP请求映射到Controller方法的注解。它可以用于类级别和方法级别,以指定请求的路径、HTTP方法和请求参数等信息。 在类上使用@Mapping注解可以指定类中所有方法的共同的路径前缀,如: ``` @RestController @RequestMapping("/api") public class MyController { @GetMapping("/users") public List<User> getUsers() { // ... } @PostMapping("/users") public User createUser(@RequestBody User user) { // ... } } ``` 在上面的例子中,@RequestMapping注解指定了类的路径前缀为"/api",因此/users路径将映射到getUsers方法,/users路径将映射到createUser方法。 在方法级别使用@Mapping注解可以指定单个方法的路径、HTTP方法和请求参数等信息,如: ``` @GetMapping(value = "/users", params = "sort=name") public List<User> getUsersSortedByName() { // ... } ``` 在上面的例子中,@GetMapping注解指定了路径为"/users",请求参数中必须包含sort参数且值为name,才能映射到该方法。

params: Mapping[str, Any]) -> Dict[str, Any]

这是一个Python函数的参数列表,它接受一个名为params的字典类型参数,并返回一个字典类型的结果。其中Mapping和Dict是Python中的类型提示,用于标识参数和返回值的类型。具体而言,Mapping表示一个键值对的映射结构,而Dict表示一个字典类型的数据结构。Any表示任何类型的数据都可以作为参数或返回值。

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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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