def sparse_max_pool(input, size): positive = (input > 0).float() negative = (input < 0).float() output = F.adaptive_max_pool2d(input * positive, size) - F.adaptive_max_pool2d(-input * negative, size) return output

这是一个稀疏最大池化（sparse max pooling）的函数。

函数接受两个输入参数：`input`表示输入的特征图，`size`表示池化的输出大小。

函数首先通过将输入特征图进行阈值操作，得到两个二元掩码：`positive`表示输入中大于0的元素位置，`negative`表示输入中小于0的元素位置。这样，`positive`中为1的位置对应着输入中大于0的元素，而`negative`中为1的位置对应着输入中小于0的元素。

接下来，函数使用自适应最大池化（adaptive max pooling）对输入进行池化操作。具体来说，将输入特征图乘以`positive`掩码，然后使用`F.adaptive_max_pool2d`函数对乘积进行自适应最大池化得到池化后的结果。同样地，将输入特征图的相反数乘以`negative`掩码，然后使用`F.adaptive_max_pool2d`函数对乘积进行自适应最大池化得到池化后的结果。

最后，将第一个自适应最大池化的结果减去第二个自适应最大池化的结果，得到最终的稀疏最大池化输出。

稀疏最大池化是一种池化操作，在保留主要信息的同时减少了特征图的维度。它适用于处理稀疏和稠密特征图，可以提取重要的特征并减少计算量。

相关问题

def sparse_max_pool(input, size): positive = (input > 0).float() negative = (input < 0).float() output = F.adaptive_max_pool2d(input * positive, size) - F.adaptive_max_pool2d(-input * negative, size) return output def multiscaleEPE(network_output, target_flow, weights=None, sparse=False): def one_scale(output, target, sparse): b, _, h, w = output.size() if sparse: target_scaled = sparse_max_pool(target, (h, w)) else: target_scaled = F.interpolate(target, (h, w), mode='area') return EPE(output, target_scaled, sparse, mean=False) if type(network_output) not in [tuple, list]: network_output = [network_output] if weights is None: weights = [0.005, 0.01, 0.02, 0.08, 0.32] # as in original article assert(len(weights) == len(network_output)) loss = 0

这段代码是用于计算多尺度光流场误差（Multiscale End Point Error，multiscaleEPE）的。其中，输入参数network_output表示网络的输出，target_flow表示目标光流场，weights表示不同尺度的权重。如果sparse参数为True，则会忽略无效的光流向量，即目标光流场中两个坐标都为0的向量。

该函数首先判断网络的输出是否为tuple或list类型，如果不是，则将其转化为list类型。然后，根据权重weights计算每个尺度的误差，并将它们加起来作为整个多尺度误差的结果。其中，每个尺度的误差是通过调用函数one_scale计算得到的。one_scale函数用于计算单个尺度下的误差，具体实现是将目标光流场缩放到与网络输出相同的尺度，然后调用EPE函数计算误差。最后，将每个尺度的误差乘以对应的权重，然后将它们相加得到整个多尺度误差。

def EPE(input_flow, target_flow, sparse=False, mean=True): EPE_map = torch.norm(target_flow-input_flow,2,1) batch_size = EPE_map.size(0) if sparse: # invalid flow is defined with both flow coordinates to be exactly 0 mask = (target_flow[:,0] == 0) & (target_flow[:,1] == 0) EPE_map = EPE_map[~mask] if mean: return EPE_map.mean() else: return EPE_map.sum()/batch_size

这是一个计算光流场的端点误差（Endpoint Error）的函数。

函数接受两个输入参数：`input_flow`表示预测的光流场，`target_flow`表示真实的光流场。还有两个可选参数：`sparse`表示是否只考虑有效的光流点，`mean`表示是否返回平均端点误差。

函数首先计算了预测光流场和真实光流场之间的欧氏距离（二范数），并保存在`EPE_map`中。然后，根据`sparse`参数，如果需要只考虑有效的光流点，则通过一个逻辑运算创建一个掩码（mask），将无效的光流点对应的误差值从`EPE_map`中去除。

接下来，根据`mean`参数，如果需要返回平均端点误差，则计算并返回`EPE_map`中所有误差值的平均值；否则，返回所有误差值的总和除以批次大小，以得到总体端点误差。

这个函数可以用于评估预测光流场与真实光流场之间的一致性和准确性，常用于光流场估计任务中的性能评估。