# Camera to ego reference frame points = torch.cat((points[:, :, :, :, :, :2] * points[:, :, :, :, :, 2:3], points[:, :, :, :, :, 2:3]), 5)是什么意思?
时间: 2024-04-02 15:33:03 浏览: 21
这段代码是实现将相机坐标系转换到车辆坐标系的操作,具体来说,它对输入的 `points` 张量进行了以下操作:
1. `points[:, :, :, :, :, :2] * points[:, :, :, :, :, 2:3]`:将 `points` 张量的最后两维分别与第三维相乘,得到一个新的张量,表示相机坐标系下的 `x` 和 `y` 坐标在车辆坐标系下的投影。
2. `points[:, :, :, :, :, 2:3]`:保留 `points` 张量的最后一维,即相机坐标系下的 `z` 坐标。
3. `torch.cat((..., ...), 5)`:将上述两个张量按照最后一维进行拼接,得到一个新的张量,它的最后一维为2,即表示在车辆坐标系下的 `x` 和 `y` 坐标,前两维为原来的 `z` 坐标。
这个操作的目的是将点云数据从相机坐标系下转换到车辆坐标系下,并且保留点云数据的深度信息。这样做有利于后续的处理和分析。
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def get_geometry(self, intrinsics, extrinsics): """Calculate the (x, y, z) 3D position of the features. """ rotation, translation = extrinsics[..., :3, :3], extrinsics[..., :3, 3] B, N, _ = translation.shape # Add batch, camera dimension, and a dummy dimension at the end points = self.frustum.unsqueeze(0).unsqueeze(0).unsqueeze(-1) # Camera to ego reference frame points = torch.cat((points[:, :, :, :, :, :2] * points[:, :, :, :, :, 2:3], points[:, :, :, :, :, 2:3]), 5) combined_transformation = rotation.matmul(torch.inverse(intrinsics)) points = combined_transformation.view(B, N, 1, 1, 1, 3, 3).matmul(points).squeeze(-1) points += translation.view(B, N, 1, 1, 1, 3) # The 3 dimensions in the ego reference frame are: (forward, sides, height) return points这段代码的意思是什么?
这段代码是一个用于将二维图像特征点映射到三维空间中的函数。它接收相机内参和外参作为输入,并返回每个特征点的三维坐标。
在函数中,首先从外参中提取旋转和平移矩阵。然后将输入的二维特征点扩展成一个四维张量,其中第一维是batch size,第二维是相机数量,第三维是特征点数量,第四维是x、y和一个占位的维度。
接下来,通过一系列的数学运算将特征点从相机坐标系转换到自车坐标系。这里的转换包括以下几个步骤:
1. 将二维特征点的前两个维度(x和y)乘以深度(z)并将其放在新的第三个维度中,这样就得到了三维特征点的相机坐标。
2. 将相机坐标转换为自车参考系下的坐标。这里使用了相机内参矩阵和旋转矩阵进行计算。
3. 将平移矩阵加到每个特征点的位置上,以获得相对于自车坐标系的绝对位置。
最后,返回每个特征点的三维坐标。
def forward(self): # h是物品id嵌入的权重 h = self.item_id_embedding.weight # 将两个张量(tensor)按指定维度拼接在一起 # 按行把两个嵌入权重拼接到一起 ego_embeddings = torch.cat((self.user_embedding.weight, self.item_id_embedding.weight), dim=0) # 将其变成list all_embeddings = [ego_embeddings] for i in range(self.n_layers): # self.norm_adj拉普拉斯矩阵,返回的是稀疏张量:坐标,值,size # L*W ego_embeddings = torch.sparse.mm(self.norm_adj, ego_embeddings) # all_embeddings是所有层的嵌入 all_embeddings += [ego_embeddings] # outputs = torch.stack(inputs, dim=?) → Tensor # 沿着一个新的维度对all_embeddings进行连接,inputs : 待连接的张量序列,python的序列数据只有list和tuple all_embeddings = torch.stack(all_embeddings, dim=1) all_embeddings = all_embeddings.mean(dim=1, keepdim=False) u_g_embeddings, i_g_embeddings = torch.split(all_embeddings, [self.n_users, self.n_items], dim=0) return u_g_embeddings, i_g_embeddings + h解释每一句话的含义
这段代码是用来实现图卷积网络(Graph Convolutional Networks,GCN)的前向传播(forward)过程的。
具体来说,它首先定义了一个物品(item)的id嵌入权重 h,然后将用户(user)和物品的id嵌入权重按行拼接在一起,得到一个矩阵 ego_embeddings。接下来,它通过多层图卷积网络对 ego_embeddings 进行迭代,得到每一层的嵌入 all_embeddings,并将所有层的嵌入沿着新的维度进行连接,得到一个三维张量 all_embeddings。再对 all_embeddings 进行平均池化,得到一个二维张量,其中每一行对应一个用户或一个物品的嵌入向量。最后,它将 all_embeddings 按行分割成用户嵌入向量和物品嵌入向量,并将物品嵌入向量加上 h,最终返回用户嵌入向量和物品嵌入向量。
其中,self.user_embedding 是用户id的嵌入权重,self.item_id_embedding 是物品id的嵌入权重,self.n_layers 是图卷积网络的层数,self.norm_adj 是规范化的拉普拉斯矩阵。torch.sparse.mm 是稀疏矩阵相乘的函数,torch.stack 是张量拼接的函数,torch.split 是按维度分割张量的函数,torch.mean 是张量平均池化的函数,"+" 是张量加法的运算符。