idx_list = [] for i in range(num_row): for j in range(num_col): pred_score_grid = pred_score_map[i*down_rate:(i+1)*down_rate, j*down_rate:(j+1)*down_rate] max_idx = np.argmax(pred_score_grid) max_idx = np.array([max_idx // down_rate, max_idx % down_rate]).astype(np.int32) max_idx[0] += i*down_rate max_idx[1] += j*down_rate idx_list.append(max_idx[np.newaxis, ...])
时间: 2024-04-03 07:34:19 浏览: 18
这段代码是上一个问题中提到的对预测分数图进行下采样的过程的具体实现。首先,根据下采样率和预测分数图的大小计算出下采样后的行数 num_row 和列数 num_col。然后,对于每一个小块,求出其中最大的分数值和对应的位置索引 max_idx,根据这个索引计算出在原始分数图中的位置,将其添加到 idx_list 列表中。最终返回的 idx_list 是一个二维的数组,其中每一行表示一个坐标点的位置,第一列是行坐标,第二列是列坐标。
相关问题
这段代码的作用是什么?可以解释一下每一行代码的作用吗? def grid_sample(pred_score_map, down_rate=20, topk=512): num_row = pred_score_map.shape[0] // down_rate num_col = pred_score_map.shape[1] // down_rate idx_list = [] for i in range(num_row): for j in range(num_col): pred_score_grid = pred_score_map[idown_rate:(i+1)down_rate, jdown_rate:(j+1)down_rate] max_idx = np.argmax(pred_score_grid) max_idx = np.array([max_idx // down_rate, max_idx % down_rate]).astype(np.int32) max_idx[0] += idown_rate max_idx[1] += jdown_rate idx_list.append(max_idx[np.newaxis, ...])
这段代码的作用是对预测得分图像进行采样,得到最可能的目标位置。下面是每一行代码的解释:
1. `def grid_sample(pred_score_map, down_rate=20, topk=512):`: 定义了一个函数grid_sample,它接受三个参数:预测得分图像,下采样率down_rate和最大采样点数目topk。
2. `num_row = pred_score_map.shape[0] // down_rate`: 计算出预测得分图像的行数,即图像高度,除以下采样率得到。
3. `num_col = pred_score_map.shape[1] // down_rate`: 计算出预测得分图像的列数,即图像宽度,除以下采样率得到。
4. `idx_list = []`: 创建一个空列表,用于存储采样点的坐标。
5. `for i in range(num_row):`: 遍历每一行网格。
6. `for j in range(num_col):`: 遍历每一列网格。
7. `pred_score_grid = pred_score_map[idown_rate:(i+1)down_rate, jdown_rate:(j+1)down_rate]`: 获取当前网格内的预测得分图像,即从原始预测得分图像中截取下采样后的小图像。
8. `max_idx = np.argmax(pred_score_grid)`: 找到小图像中得分最高的像素点的索引。
9. `max_idx = np.array([max_idx // down_rate, max_idx % down_rate]).astype(np.int32)`: 将得分最高的像素点的索引转换为二维坐标,其中第一个元素表示行坐标,第二个元素表示列坐标。
10. `max_idx[0] += idown_rate`: 将行坐标加上当前网格的偏移量,得到在原始预测得分图像中的行坐标。
11. `max_idx[1] += jdown_rate`: 将列坐标加上当前网格的偏移量,得到在原始预测得分图像中的列坐标。
12. `idx_list.append(max_idx[np.newaxis, ...])`: 将采样点的坐标添加到列表中。
13. 函数返回前topk个采样点的坐标列表。
for idx in range(x.size): tmp_val=x[idx]
这段代码是一个循环,用于遍历数组x中的所有元素。其中,x.size表示数组x的大小,即元素个数。for idx in range(x.size)将idx从0到x.size-1(包括0和x.size-1)遍历一遍。在循环中,用x[idx]访问数组x中的第idx个元素,并将其赋值给tmp_val变量。这个循环可以用以下代码来替代:
```
for tmp_val in x:
# 循环体
```
这样的代码更简洁,而且不需要使用索引来访问数组中的元素。
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