masked_tensor.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))

时间: 2023-06-08 22:07:33 浏览: 172
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masked_whn.rar

这其实不是一个问题，而是一行代码，用于对输入的张量进行归一化操作。其中，第一个元组表示要将每个通道的值都减去0.5，第二个元组则表示要将每个通道的值都除以0.5，以将所有像素的值缩放到[-1, 1]的范围内。这是一种常见的图像预处理步骤，有助于提高深度学习模型的性能。
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pytorch masked_fill报错的解决

a = a.masked_fill(mask = torch.ByteTensor([1,1,0,0]), value=-np.inf) print(a) b = F.softmax(a) print(b) tensor([-inf, -inf, 3., 4.]) d:/pycharmdaima/star-transformer/ceshi.py:8: UserWarning: ...
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print_flags.rar_MaskEd

在Linux操作系统中，处理位掩码（bit masked flags）是一种常见的编程技巧，特别是在系统级编程和设备驱动程序中。位掩码允许我们用一个整数来表示多个状态或选项，每个位代表一种特定的标志。这个print_flags.rar_...

为什么masked_tensor = tensor * mask这语句执行完后masked_tensor变为全0

所以当你将张量 tensor 与元素值为 0 或 1 的掩码张量 mask 相乘的时候，会得到被掩盖或未被掩盖的张量 masked_tensor。如果掩码张量中的元素值全为 0，则最终乘积 masked_tensor 的所有元素都将为 0。因此，在你所...

masked_tensor = tensor * mask

这是一个用于掩码操作的代码，其中tensor是一个张量，mask是一个掩码向量。掩码向量中的每个值都为0或1，与tensor相同的形状。通过将tensor和mask相乘，可以使张量中的某些元素被掩码并设置为0。这个操作通常用于...

Traceback (most recent call last): File "/home/lang/Documents/orr_3d_vis/orr_3d_vis/vis.py", line 262, in <module> masked_image_values = [masked_image[i, j] for i in range(masked_image.shape[0]) for j in TypeError: 'tuple' object is not callable

masked_image_values = [masked_image[i, j] for i in range(masked_image.shape[0]) for j in range(masked_image.shape[1])] 在这个示例中，我们使用了两个 range 函数来生成 i 和 j 的值，这样就避免...

def gcn_norm(edge_index, edge_weight=None, num_nodes=None, improved=False, add_self_loops=True, flow="source_to_target", dtype=None): fill_value = 2. if improved else 1. if isinstance(edge_index, SparseTensor): assert flow in ["source_to_target"] adj_t = edge_index if not adj_t.has_value(): adj_t = adj_t.fill_value(1., dtype=dtype) if add_self_loops: adj_t = fill_diag(adj_t, fill_value) deg = sparsesum(adj_t, dim=1) deg_inv_sqrt = deg.pow_(-0.5) deg_inv_sqrt.masked_fill_(deg_inv_sqrt == float('inf'), 0.) adj_t = mul(adj_t, deg_inv_sqrt.view(-1, 1)) adj_t = mul(adj_t, deg_inv_sqrt.view(1, -1)) return adj_t else: assert flow in ["source_to_target", "target_to_source"] num_nodes = maybe_num_nodes(edge_index, num_nodes) if edge_weight is None: edge_weight = torch.ones((edge_index.size(1), ), dtype=dtype, device=edge_index.device) if add_self_loops: edge_index, tmp_edge_weight = add_remaining_self_loops( edge_index, edge_weight, fill_value, num_nodes) assert tmp_edge_weight is not None edge_weight = tmp_edge_weight row, col = edge_index[0], edge_index[1] idx = col if flow == "source_to_target" else row deg = scatter_add(edge_weight, idx, dim=0, dim_size=num_nodes) deg_inv_sqrt = deg.pow_(-0.5) deg_inv_sqrt.masked_fill_(deg_inv_sqrt == float('inf'), 0) return edge_index, deg_inv_sqrt[row] * edge_weight * deg_inv_sqrt[col]

- edge_index：图的边索引，可以是一个包含两行的长为2的Tensor，表示边的起点和终点的索引。也可以是一个SparseTensor对象，表示稀疏的边索引。 - edge_weight：边的权重，可选参数，默认为None。如果不提供权重，...

for i in np.arange(len(radar_lines)): radar_line=radar_lines[i] pcd_line=pcd_lines[i] pcd_obj = Object3d(pcd_line) center = np.array(pcd_obj.t) center[2] = center[2]+pcd_obj.h # ry=obj.ry heading_angle = -pcd_obj.ry - np.pi / 2 R = rotz((heading_angle)) # only boundingbox range = (pcd_obj.l, pcd_obj.w, pcd_obj.h) # all vertical range = (pcd_obj.l, pcd_obj.w, 10) # print(center,obj.ry,range) bbx = o3d.geometry.OrientedBoundingBox(center, R, range) cropped_cloud = pcd.crop(bbx) # if set colors colors = [[0, 255, 0] for i in np.arange(len(cropped_cloud.points))] # cropped_cloud.colors = o3d.utility.Vector3dVector(colors) o3d.visualization.draw_geometries([cropped_cloud, bbx]) print(pcd_obj.h) radar_obj = Object2d(radar_line) center = [radar_obj.box2d[0], radar_obj.box2d[1]] w = radar_obj.box2d[2] h = radar_obj.box2d[3] angle = radar_obj.angle # rect = cv2.minAreaRect(cnt) box = cv2.boxPoints((center, (w, h), angle)) print(box) box = np.int0(box) cv2.drawContours(im, [box], 0, (0, 0, 255), 2) mask = np.zeros_like(im) # 使用旋转框的角点绘制多边形掩膜 cv2.drawContours(mask, [box], 0, (255, 255, 255), -1) # 使用掩膜提取旋转框内的像素 masked_image = cv2.bitwise_and(im, mask) cv2.imshow("2d bbx", masked_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 这里的mask里面都是1，以外的都是0，所以mask加起来就是2dbox里radar image的像素个数。masked_image里，mask以外的都是0，mask内的都是radar的值，所以masked_image里面的都加起来就是2dbox 里radar image的反射强度值。这两个一除就能算radar里有车object的区域里每个像素的平均反射强度。根据上述截取的部分代码和信息，添加代码，算出区域内的平均反射强度并输出。

masked_image_values = [masked_image[i,j] for i in range(masked_image.shape[0]) for j in range(masked_image.shape[1])] average_reflectivity = sum(masked_image_values) / len(masked_image_values) print(...

for i in np.arange(len(radar_lines)): radar_line=radar_lines[i] pcd_line=pcd_lines[i] pcd_obj = Object3d(pcd_line) center = np.array(pcd_obj.t) center[2] = center[2]+pcd_obj.h # ry=obj.ry heading_angle = -pcd_obj.ry - np.pi / 2 R = rotz((heading_angle)) # only boundingbox range = (pcd_obj.l, pcd_obj.w, pcd_obj.h) # all vertical range = (pcd_obj.l, pcd_obj.w, 10) # print(center,obj.ry,range) bbx = o3d.geometry.OrientedBoundingBox(center, R, range) cropped_cloud = pcd.crop(bbx) # if set colors # colors = [[0, 255, 0] for i in np.arange(len(cropped_cloud.points))] # cropped_cloud.colors = o3d.utility.Vector3dVector(colors) o3d.visualization.draw_geometries([cropped_cloud, bbx]) print(pcd_obj.h) radar_obj = Object2d(radar_line) center = [radar_obj.box2d[0], radar_obj.box2d[1]] w = radar_obj.box2d[2] h = radar_obj.box2d[3] angle = radar_obj.angle # rect = cv2.minAreaRect(cnt) box = cv2.boxPoints((center, (w, h), angle)) print(box) box = np.int0(box) cv2.drawContours(im, [box], 0, (0, 0, 255), 2) mask = np.zeros_like(im) # 使用旋转框的角点绘制多边形掩膜 cv2.drawContours(mask, [box], 0, (255, 255, 255), -1) # 使用掩膜提取旋转框内的像素 masked_image = cv2.bitwise_and(im, mask) cv2.imshow("2d bbx", masked_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这段代码是用Python编写的，主要是处理雷达和点云数据、绘制3D边界框和2D包围框以及提取像素等操作。具体来说，它的主要流程如下： 1. 遍历每个雷达线和点云线，分别获取对象中心、朝向角度和边界框大小等信息。...

def derivative_of(x, dt=1, radian=False): if radian: x = make_continuous_copy(x) not_nan_mask = ~np.isnan(x) masked_x = x[not_nan_mask] if masked_x.shape[-1] < 2: return np.zeros_like(x) dx = np.full_like(x, np.nan) dx[not_nan_mask] = np.ediff1d(masked_x, to_begin=(masked_x[1] - masked_x[0])) / dt return dx

这是一段 python 代码，它定义了一个名为 "derivative_of" 的函数。该函数接受三个参数："x"、"dt" 和 "radian"。如果 "radian" 为真，它会使用 "make_continuous_copy" 函数处理 "x"。然后，它会通过 numpy 库函数 ...

% STFT变换 Z = stft(z, nfft); % STFT幅度谱和相位谱 Z_mag = abs(Z); Z_phase = angle(Z); % 幅度谱转换为线性幅度 Z_mag_lin = db2mag(Z_mag); % 设置阈值 Z_mag_thresh = max(Z_mag_lin) * 10^(-25/20); % 生成掩码 Z_mask = bsxfun(@gt, Z_mag_lin, Z_mag_thresh); % 对幅度谱进行掩码 Z_mag_masked = Z_mag .* Z_mask; % 对每一列进行平滑处理 smooth_window = 60; Z_mag_smoothed = smoothdata(Z_mag_masked, 1, 'movmean', smooth_window); % 将平滑后的掩码谱应用到幅度谱上 Z_mag_masked_smoothed = Z_mag_smoothed .* Z_mask; % 掩码为0以下的部分置为0 Z_mag_masked_smoothed(Z_mag_masked_smoothed < 0) = 0; % 生成掩码谱 Z_masked = Z_mag_masked_smoothed .* exp(1i*Z_phase);这里的阈值是怎么设定的

阈值的设定在语音增强中非常重要，它决定了噪声的抑制程度和语音信号的保留程度。在这段代码中，阈值的设定采用了一个经验值，即设置为最大幅度值的10^(-25/20)倍。其中，10^(-25/20)是一个常数，表示信噪比为25dB时...

解释 imgs_masked = [] masks = [] for img in imgs: img_masked, mask = mask_random(img) imgs_masked.append(img_masked) masks.append(torch.from_numpy(mask).permute(2, 0, 1)) imgs_masked = torch.stack(imgs_masked) masks = torch.stack(masks)

具体实现过程中，函数mask_random(img)用于生成随机的掩码图像，并将原始图像img使用掩码进行遮盖，得到遮盖后的图像img_masked及其对应的掩码图像mask，然后将img_masked及其mask分别加入imgs_masked与masks两个...

解释下列代码： imgs_masked = [] masks = [] for img in imgs: img_masked, mask = mask_random(img) imgs_masked.append(img_masked) masks.append(torch.from_numpy(mask).permute(2, 0, 1)) imgs_masked = torch.stack(imgs_masked) masks = torch.stack(masks)

具体来说，代码首先创建空的列表imgs_masked和masks，然后遍历 imgs 中的每张图像。对每幅图像都会调用 mask_random 函数，该函数会返回遮挡后的图像和相应的遮罩。imgs_masked和masks列表分别用于保存所有遮挡后的...

c = model.cond_stage_model.encode(batch["masked_image"])

具体来说，它将 batch["masked_image"] 作为输入传给模型的 encode 函数，并返回编码后的结果赋值给变量 c。 需要注意的是，这里的 cond_stage_model 可能是指模型中的一个子模块或者是特定的编码器，具体...

讲一下tensorflow代码转为pytorch代码。def simulated_spectral9_camera_spectral_response_function(hyper_spectral_image,masked_response_function): masked_response_function = tf.cast(masked_response_function, dtype=hyper_spectral_image.dtype) ##9,31 hyper_spectral_image = hyper_spectral_image[:,1:-1, 1:-1,:] #裁切中心部分 batch_size,h,w,c = hyper_spectral_image.shape response3x3 = tf.reshape(masked_response_function,[3,3,31]) #padding到 h,w responsehxw = tf.tile(response3x3,[h//3,w//3,1]) response_img = hyper_spectral_image*responsehxw response_img = tf.reduce_sum(response_img,axis=-1)/ tf.reduce_sum(responsehxw,axis=-1) #,keepdims=True # 预期 shape: (batch, height, width, 1) return response_img

masked_response_function = tf.cast(masked_response_function, dtype=hyper_spectral_image.dtype) # PyTorch 代码 masked_response_function = masked_response_function.to(hyper_spectral_image.dtype) 3...

a_flag = a_flag.masked_fill(a_flag != 0., float(-10000.0))

这是一个使用 PyTorch 的函数 masked_fill() 对 tensor a_flag 进行赋值的操作，结果仍然存储在变量 a_flag 中。具体来说，这个函数会将 a_flag 中所有不等于 0 的元素赋值为 -10000.0，而等于 0 的元素不变。这个...
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