bev_dimension[1] * bev_dimension[2]这能得到什么？有什么意义？

时间: 2023-12-11 10:02:34 浏览: 96
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`bev_dimension[1] * bev_dimension[2]` 表示鸟瞰图在 $y$ 方向和 $z$ 方向上的像素数量的乘积，也就是鸟瞰图的面积（或者说二维尺寸）。这个值的意义是鸟瞰图的有效像素数量，能够反映鸟瞰图的信息量大小。在计算机视觉中，常常会使用图像的面积来评价图像的复杂度、难度等等。
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ranks = ( geometry_b[:, 0] * (self.bev_dimension[1] * self.bev_dimension[2]) + geometry_b[:, 1] * (self.bev_dimension[2]) + geometry_b[:, 2] )这样计算完ranks可能是什么？给我一个具体的例子？

这个公式是将一个三维的几何坐标转换为一维的排列索引，其中self.bev_dimension是一个三元组，表示BEV（Bird's Eye View）视图的宽、高和深度（通道数）。假设geometry_b是一个3行3列的矩阵，如下所示： ...

# Sort tensors so that those within the same voxel are consecutives. ranks = ( geometry_b[:, 0] * (self.bev_dimension[1] * self.bev_dimension[2]) + geometry_b[:, 1] * (self.bev_dimension[2]) + geometry_b[:, 2] )sort是什么？

ranks = (geometry_b[:, 0] * (self.bev_dimension[1] * self.bev_dimension[2]) + geometry_b[:, 1] * (self.bev_dimension[2]) + geometry_b[:, 2]) ranks的计算方式是将点云数据按照X、Y、Z三个方向的...

bev_feature = torch.zeros((self.bev_dimension[2], self.bev_dimension[0], self.bev_dimension[1], c), device=x_b.device) bev_feature[geometry_b[:, 2], geometry_b[:, 0], geometry_b[:, 1]] = x_b # Put channel in second position and remove z dimension bev_feature = bev_feature.permute((0, 3, 1, 2)) bev_feature = bev_feature.squeeze(0)是什么意思？

其中，bev_feature的维度为(self.bev_dimension[2], self.bev_dimension[0], self.bev_dimension[1], c)，分别代表z方向、x方向、y方向和通道数。接下来，通过geometry_b张量来将投影结果保存在对应的位置上，其中...

bev_resolution不是分辨率吗？bev_dimension不是尺寸吗？

你说得没错，我之前的回答有误。在函数 calculate_birds_eye_view_parameters 中，bev_resolution 表示鸟瞰图在三个空间维度上的分辨率，是一个长度为 3 的张量。具体来说，它的第一个元素表示在 $x$ 方向上每个...

(self.bev_dimension[1] * self.bev_dimension[2])表示在x方向上占用的体素个数，不理解

综上所述，一个体素在BEV视图中占用的像素数等于BEV视图在x方向上的像素数乘以y方向上的像素数，即self.bev_dimension[1] * self.bev_dimension[2]。因此，ranks数组中的这一部分： geometry_b[:, 0] * ...

def calculate_birds_eye_view_parameters(x_bounds, y_bounds, z_bounds): """ Parameters ---------- x_bounds: Forward direction in the ego-car. y_bounds: Sides z_bounds: Height Returns ------- bev_resolution: Bird's-eye view bev_resolution bev_start_position Bird's-eye view first element bev_dimension Bird's-eye view tensor spatial dimension """ bev_resolution = torch.tensor([row[2] for row in [x_bounds, y_bounds, z_bounds]]) bev_start_position = torch.tensor([row[0] + row[2] / 2.0 for row in [x_bounds, y_bounds, z_bounds]]) bev_dimension = torch.tensor([(row[1] - row[0]) / row[2] for row in [x_bounds, y_bounds, z_bounds]], dtype=torch.long) return bev_resolution, bev_start_position, bev_dimension计算得到的bev_dimension是什么？

在函数 calculate_birds_eye_view_parameters 中，bev_dimension 表示鸟瞰图（Bird's-eye view）在三个空间维度上的离散分辨率，是一个长度为 3 的整型张量。具体来说，它的第一个元素表示在 $x$ 方向上每个像素...

def calculate_birds_eye_view_parameters(x_bounds, y_bounds, z_bounds): """ Parameters ---------- x_bounds: Forward direction in the ego-car. y_bounds: Sides z_bounds: Height Returns ------- bev_resolution: Bird's-eye view bev_resolution bev_start_position Bird's-eye view first element bev_dimension Bird's-eye view tensor spatial dimension """ bev_resolution = torch.tensor([row[2] for row in [x_bounds, y_bounds, z_bounds]]) bev_start_position = torch.tensor([row[0] + row[2] / 2.0 for row in [x_bounds, y_bounds, z_bounds]]) bev_dimension = torch.tensor([(row[1] - row[0]) / row[2] for row in [x_bounds, y_bounds, z_bounds]], dtype=torch.long) return bev_resolution, bev_start_position, bev_dimension这段代码完成的事情

这段代码是定义了一个名为calculate_birds_eye_view_parameters的函数，该函数的目的是计算鸟瞰图的参数。其中，x_bounds、y_bounds和z_bounds分别表示鸟瞰图的前、左、右、上和下边界，bev_resolution表示鸟瞰图的...

# Mask out points that are outside the considered spatial extent. mask = ( (geometry_b[:, 0] >= 0) & (geometry_b[:, 0] < self.bev_dimension[0]) & (geometry_b[:, 1] >= 0) & (geometry_b[:, 1] < self.bev_dimension[1]) & (geometry_b[:, 2] >= 0) & (geometry_b[:, 2] < self.bev_dimension[2]) )为什么要对geometry这样做，这是在筛选什么?

这段代码是用来筛选点云数据中的有效点，即在BEV (Bird's Eye View)空间内的点。BEV空间一般为一个二维平面，在该平面上进行点云数据处理可以提高处理效率，因为可以减少点云数据的维度和噪声。因此，这段代码的作用...

假设BEV视图的大小为2x2x2，那么共有2*2*2=8个体素，对应着0~7的索引。这句话可以和ranks计算公式联系起来吗？

其中，self.bev_dimension为BEV视图的大小，(self.bev_dimension[1] * self.bev_dimension[2])表示在x方向上占用的体素个数，(self.bev_dimension[2])表示在y方向上占用的体素个数。因此，rank的取值范围...

我感觉这个计算公式，和这句话，假设BEV视图的大小为2x2x2，那么共有2*2*2=8个体素，对应着0~7的索引。现在有两个几何坐标(1.5, 2.5, 3.5)和(1.6, 2.6, 3.6)，它们的坐标值都落在第二个体素内（从0开始计数），因此它们的排列索引都应该是1。如果geometry_b中只有这两个几何坐标，没有关系呀？

ranks = geometry_b[:, 0] * (self.bev_dimension[1] * self.bev_dimension[2]) \ + geometry_b[:, 1] * (self.bev_dimension[2]) \ + geometry_b[:, 2] 且确实和BEV视图的大小和体素索引有关。对于您的...

ranks为什么这样计算？

这一步的目的是将X坐标值转换为对应的体素编号，其中(self.bev_dimension[1] * self.bev_dimension[2])表示一个体素占据的体积大小。 2. 将Y坐标值乘以BEV空间的深度，即geometry_b[:, 1] * (self.bev_dimension...

这样(geometry[:, 0] * (bev_dimension[1] * bev_dimension[2]) + geometry[:, 1] * (bev_dimension[2]) + geometry[:, 2])加在一起有什么意义？

这是在将三维空间的点的坐标映射到一维空间，以便于在计算机中进行处理和存储。具体来说，geometry是一个形状为(N, 3)的numpy数组，每行表示一个三维空间点的坐标。bev_dimension是一个形状为(3,)的numpy数组，表示...
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