def convert_cnn_detections_to_css(detections): return [_trim_css_to_bounds(_rect_to_css(face.rect), images[0].shape) for face in detections] raw_detections_batched = _raw_face_locations_batched(images, number_of_times_to_upsample, batch_size) return list(map(convert_cnn_detections_to_css, raw_detections_batched))

这段代码看起来是一个 Python 函数，接受一个名为 detections 的参数，并返回一个列表。函数主要的逻辑是将 detections 中的每个元素（假设是一个名为 face 的对象）转换成对应的 CSS 格式的矩形坐标，然后通过一个叫做 _trim_css_to_bounds 的函数将 CSS 格式的矩形坐标限制在图像的边界之内，最后将这些转换后的 CSS 格式的矩形坐标放在一个列表中返回。

这个函数可能是一个人脸检测相关的函数，其中使用了一个名为 _raw_face_locations_batched 的子函数，该函数可能会对输入的图像进行一些处理，然后返回一个人脸检测结果列表，其中每个元素表示一张图像中检测到的人脸。函数最终将这个人脸检测结果列表中的每个元素都转换成了 CSS 格式的矩形坐标列表，并返回这个列表。

相关问题

associate_detections_to_trackers

"AssociateDetectionsToTrackers"通常是指在计算机视觉和目标检测领域中的一个步骤，它涉及到将检测到的物体（detections）关联到已知的轨迹（trackers）。这个过程在实时视频分析或连续帧处理中非常重要，因为新的帧中可能会有新的目标出现，也可能有旧的目标消失或者移动。

在这个阶段，算法会尝试根据每个检测与现有跟踪器的匹配度来决定它们是否属于同一个对象。这可能包括计算特征匹配、基于运动模型的预测、或者使用跟踪器的得分（如IOU，Intersection over Union）等指标。如果匹配度足够高，检测就会被添加到对应的跟踪器中；如果没有找到合适的匹配，则可能是新对象的开始，需要创建一个新的跟踪器。

mask_rcnn中unmold_detections函数的作用

在 Mask R-CNN 模型中，unmold_detections 函数的作用是将网络输出的检测结果（即 bounding boxes 和 masks）从模型的输出格式转换为原始图像上的坐标和像素值。这个函数将对模型输出的 detection 进行解码和反规范化，以获取原始图像中的实际检测结果。

具体来说，unmold_detections 函数将模型输出的检测结果进行以下操作：

1. 反规范化 bounding boxes：将从模型输出的 bounding boxes 坐标（在 0-1 范围内）转换为原始图像上的坐标；
2. 从每个 detection 的掩模中提取实际的像素值；
3. 将掩模的大小调整为原始图像上的大小。

最终，unmold_detections 函数返回一个包含解码后检测结果的字典，其中包含原始图像上每个检测的 bounding box, class id, 掩模的像素值等信息，可以用于后续的后处理和可视化等操作。