if self.opt.dense_wh: hm_a = hm.max(axis=0, keepdims=True) dense_wh_mask = np.concatenate([hm_a, hm_a], axis=0) ret.update({'dense_wh': dense_wh, 'dense_wh_mask': dense_wh_mask}) del ret['wh'] elif self.opt.cat_spec_wh: ret.update({'cat_spec_wh': cat_spec_wh, 'cat_spec_mask': cat_spec_mask}) del ret['wh'] if self.opt.reg_offset: ret.update({'reg': reg})##把reg加进去 if self.opt.debug > 0 or not self.split == 'train': gt_det = np.array(gt_det, dtype=np.float32) if len(gt_det) > 0 else \ np.zeros((1, 6), dtype=np.float32) meta = {'c': c, 's': s, 'gt_det': gt_det, 'img_id': img_id} ret['meta'] = meta return ret

时间: 2024-04-16 21:25:07 浏览: 154
这段代码是Python中的一个函数,它接受一个名为`self`的对象和一些其他参数。函数的主要目的是根据一些条件更新一个字典`ret`,然后将其返回。 在代码中,首先检查了`self.opt.dense_wh`的值。如果为真,那么将通过计算数组`hm`的最大值来生成一个新的数组`hm_a`。然后将`hm_a`与自身连接起来,构成一个形状为(2,H,W)的数组`dense_wh_mask`。接下来,将字典`ret`更新为包含键值对`'dense_wh': dense_wh`和`'dense_wh_mask': dense_wh_mask`,并从`ret`中删除键为'wh'的项。 如果`self.opt.dense_wh`为假,那么会检查`self.opt.cat_spec_wh`的值。如果为真,则将字典`ret`更新为包含键值对`'cat_spec_wh': cat_spec_wh`和`'cat_spec_mask': cat_spec_mask`,并从`ret`中删除键为'wh'的项。 接下来,如果`self.opt.reg_offset`为真,则将字典`ret`更新为包含键为'reg'和值为`reg`的项。 最后,如果满足条件`self.opt.debug > 0 or not self.split == 'train'`,则将列表`gt_det`转换为浮点数类型的NumPy数组,并将其存储在变量`gt_det`中。否则,将创建一个形状为(1,6)的全零浮点数数组`gt_det`。 然后,将一个包含一些其他元数据的字典`meta`创建为变量`meta`。最后,将字典`ret`更新为包含键值对`'meta': meta`,并将其返回。
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def MEAN_Spot(opt): # channel 1 inputs1 = layers.Input(shape=(42,42,1)) conv1 = layers.Conv2D(3, (5,5), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.001))(inputs1) bn1 = layers.BatchNormalization()(conv1) pool1 = layers.MaxPooling2D(pool_size=(3, 3), padding='same', strides=(3,3))(bn1) do1 = layers.Dropout(0.3)(pool1) # channel 2 inputs2 = layers.Input(shape=(42,42,1)) conv2 = layers.Conv2D(3, (5,5), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.001))(inputs2) bn2 = layers.BatchNormalization()(conv2) pool2 = layers.MaxPooling2D(pool_size=(3, 3), padding='same', strides=(3,3))(bn2) do2 = layers.Dropout(0.3)(pool2) # channel 3 inputs3 = layers.Input(shape=(42,42,1)) conv3 = layers.Conv2D(8, (5,5), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.001))(inputs3) bn3 = layers.BatchNormalization()(conv3) pool3 = layers.MaxPooling2D(pool_size=(3, 3), padding='same', strides=(3,3))(bn3) do3 = layers.Dropout(0.3)(pool3) # merge 1 merged = layers.Concatenate()([do1, do2, do3]) # interpretation 1 merged_conv = layers.Conv2D(8, (5,5), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.1))(merged) merged_pool = layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), padding='same', strides=(2,2))(merged_conv) flat = layers.Flatten()(merged_pool) flat_do = layers.Dropout(0.2)(flat) # outputs outputs = layers.Dense(1, activation='linear', name='spot')(flat_do) #Takes input u, v, os model = keras.models.Model(inputs=[inputs1, inputs2, inputs3], outputs=[outputs]) model.compile( loss={'spot':'mse'}, optimizer=opt, metrics={'spot':tf.keras.metrics.MeanAbsoluteError()}, ) return model 更改模型加入CBAM模块

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