def forward(self, x1, x2): x1 = self.up(x1) # input is CHW diffY = torch.tensor([x2.size()[2] - x1.size()[2]]) diffX = torch.tensor([x2.size()[3] - x1.size()[3]]) x1 = F.pad(x1, [diffX // 2, diffX - diffX // 2, diffY // 2, diffY - diffY // 2]) x = torch.cat([x2, x1], dim=1) return self.conv(x)

这段代码实现了什么功能？

这段代码实现了一个 U-Net 网络中的上采样部分，即通过反卷积操作将低分辨率的特征图上采样到与高分辨率的特征图大小相同，并将它们连接起来进行特征融合。具体来说，这段代码接收两个输入特征图 x1 和 x2，其中 x1 是经过下采样操作后得到的低分辨率特征图，而 x2 是与之对应的高分辨率特征图。首先通过 self.up 对 x1 进行上采样操作，使其大小与 x2 相同；然后通过 F.pad 对 x1 进行零填充操作，使其边缘对齐；最后通过 torch.cat 将 x1 和 x2 沿着通道维度连接起来，并将结果输入到 self.conv 中进行卷积操作，得到最终的特征图输出。

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import torch from djitellopy import Tello import cv2 import numpy as np import models from models import yolo def get_model(): # 假设 'yolov5s.yaml' 是 yolov5s 模型的定义文件的路径 model = models.yolo.Model('models/yolov5s.yaml') checkpoint = torch.load('weights/yolov5s.pt') model.load_state_dict(checkpoint['model']) model.eval() return model def preprocess_frame(img): img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img = cv2.resize(img, (640, 640)) # 将图像大小调整为模型的输入大小 img = img / 255.0 # 将像素值归一化到 [0, 1] img = np.transpose(img, (2, 0, 1)) # 将图像从 HWC 格式转换为 CHW 格式 img = torch.from_numpy(img).float() # 将 Numpy 数组转换为 PyTorch 张量 img = img.unsqueeze(0) # 增加一个批量维度 return img def process_frame(model, img): img_preprocessed = preprocess_frame(img) results = model(img_preprocessed) # 处理模型的输出 results = results[0].detach().cpu().numpy() # 将结果从 GPU 移动到 CPU 并转换为 Numpy 数组 for x1, y1, x2, y2, conf, cls in results: # 将坐标从 [0, 1] 范围转换回图像的像素坐标 x1, y1, x2, y2 = x1 * img.shape[1], y1 * img.shape[0], x2 * img.shape[1], y2 * img.shape[0] # 在图像上画出边界框 cv2.rectangle(img, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), (255, 0, 0), 2) # 在边界框旁边显示类别和置信度 cv2.putText(img, f'{int(cls)} {conf:.2f}', (int(x1), int(y1) - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 2) # 显示图像 cv2.imshow('Tello with YOLOv5', img) return cv2.waitKey(1) def main(): tello = Tello() tello.connect() tello.streamon() frame_read = tello.get_frame_read() model = get_model() frame_skip = 2 # 每两帧处理一次 counter = 0 while True: if counter % frame_skip == 0: # 只处理每两帧中的一帧 img = frame_read.frame process_frame(model, img) counter += 1 cv2.destroyAllWindows() if __name__ == '__main__': main() 修改这段代码

import torch
from djitellopy import Tello
import cv2
import numpy as np
from models import yolo

def get_model():
# 假设 'yolov5s.yaml' 是 yolov5s 模型的定义文件的路径
model = yolo.Model('models/yolov5s.yaml')
checkpoint = torch.load('weights/yolov5s.pt')
model.load_state_dict(checkpoint['model'])
model.eval()
return model

def preprocess_frame(img):
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img = cv2.resize(img, (640, 640)) # 将图像大小调整为模型的输入大小
img = img / 255.0 # 将像素值归一化到 [0, 1]
img = np.transpose(img, (2, 0, 1)) # 将图像从 HWC 格式转换为 CHW 格式
img = torch.from_numpy(img).float() # 将 Numpy 数组转换为 PyTorch 张量
img = img.unsqueeze(0) # 增加一个批量维度
return img

def process_frame(model, img):
img_preprocessed = preprocess_frame(img)
results = model(img_preprocessed)

# 处理模型的输出
results = results[0].detach().cpu().numpy() # 将结果从 GPU 移动到 CPU 并转换为 Numpy 数组
for x1, y1, x2, y2, conf, cls in results:
# 将坐标从 [0, 1] 范围转换回图像的像素坐标
x1, y1, x2, y2 = int(x1 * img.shape[3]), int(y1 * img.shape[2]), int(x2 * img.shape[3]), int(y2 * img.shape[2])

# 在图像上画出边界框
cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 2)

# 在边界框旁边显示类别和置信度
cv2.putText(img, f'{int(cls)} {conf:.2f}', (x1, y1 - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 2)

# 显示图像
cv2.imshow('Tello with YOLOv5', img)
return cv2.waitKey(1)

def main():
tello = Tello()
tello.connect()
tello.streamon()

frame_read = tello.get_frame_read()
model = get_model()

frame_skip = 1 # 每一帧处理一次
counter = 0

while True:
img = frame_read.frame

if counter % frame_skip == 0: # 只处理每一帧
process_frame(model, img)

counter += 1

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): # 按下 'q' 键退出
break

cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == '__main__':
main()

image_data = image.pixel_array将image_data 转化为torch

要将`image_data`从PIL图像（像素数组）转换为PyTorch张量，可以按照以下步骤操作：

首先，确保`image_data`是PIL.Image对象的像素数组。然后，使用PyTorch的`torch.tensor()`函数将其转换为张量，考虑到图像通常以CHW（通道，高度，宽度）格式存储，而不是默认的HWC（高度，宽度，通道），所以还需要做一些预处理。

以下是相应的代码示例[^1]：

# 假设image_data是PIL.Image对象的像素数组
img_tensor = torch.tensor(image_data, dtype=torch.float32)  # 创建一个浮点32类型的张量

# 如果需要将HWC转换为CHW格式，按照源代码中的做法
if isinstance(image, PIL.Image.Image):
    img_tensor = img_tensor.permute(2, 0, 1)  # 将最后一个维度移动到前面

return img_tensor

这样就得到了一个适合PyTorch模型输入的张量。