SOBEL = nn.Conv2d(1, 2, 1, padding=1, padding_mode='replicate', bias=False) SOBEL.weight.requires_grad = False SOBEL.weight.set_(torch.Tensor([[ [-1, 0, 1], [-2, 0, 2], [-1, 0, 1]], [[-1, -2, -1], [ 0, 0, 0], [ 1, 2, 1] ]]).reshape(2, 1, 3, 3)) SOBEL = SOBEL.to(dev)是什么意思
时间: 2023-10-01 19:03:28 浏览: 50
这段代码定义了一个名为 `SOBEL` 的卷积层,并对其进行了一些初始化操作。
首先,通过 `nn.Conv2d(1, 2, 1, padding=1, padding_mode='replicate', bias=False)` 创建了一个卷积层 `SOBEL`。该卷积层的输入通道数为 1,输出通道数为 2,卷积核大小为 1x1,填充大小为 1,并且没有偏置项(bias=False)。
接下来,通过 `SOBEL.weight.requires_grad = False` 将卷积层的权重参数设置为不需要梯度计算。这表示在训练过程中不会更新这些权重参数。
然后,通过 `SOBEL.weight.set_(torch.Tensor(...))` 对卷积层的权重参数进行了初始化。使用 `torch.Tensor([...])` 创建了一个 2x1x3x3 的张量,并用其中的值对卷积层的权重进行了初始化。这个张量中包含了两个 3x3 的卷积核,用于进行 Sobel 运算。
最后,通过 `SOBEL = SOBEL.to(dev)` 将卷积层 `SOBEL` 移动到指定的设备上进行计算。这样可以确保在训练过程中使用相应的设备进行计算。
这段代码的作用是创建一个 Sobel 卷积层,并对其权重参数进行初始化和设备移动操作。Sobel 卷积层常用于图像边缘检测。
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class Sobelxy(nn.Module): def __init__(self): super(Sobelxy, self).__init__() kernelx = [[-1, 0, 1], [-2,0 , 2], [-1, 0, 1]] kernely = [[1, 2, 1], [0,0 , 0], [-1, -2, -1]] kernelx = torch.FloatTensor(kernelx).unsqueeze(0).unsqueeze(0) kernely = torch.FloatTensor(kernely).unsqueeze(0).unsqueeze(0) self.weightx = nn.Parameter(data=kernelx, requires_grad=False).cuda() self.weighty = nn.Parameter(data=kernely, requires_grad=False).cuda() def forward(self,x): sobelx=F.conv2d(x, self.weightx, padding=1) sobely=F.conv2d(x, self.weighty, padding=1) return torch.abs(sobelx)+torch.abs(sobely)
这段代码定义了一个名为Sobelxy的自定义块,它继承自nn.Module类。这个模块用于计算图像的Sobel滤波器的x和y梯度。
在构造函数中,定义了两个Sobel滤波器的卷积核kernelx和kernely。kernelx和kernely分别代表x和y方向上的梯度计算卷积核。然后,将它们转换为torch.FloatTensor,并添加两个维度以适应卷积操作的输入格式。
接下来,通过nn.Parameter将kernelx和kernely转换为可学习的参数,并将其移动到GPU上。这样,在模块的前向传播过程中,这两个参数将作为卷积操作的权重。
在前向传播方法forward中,接受输入x,并使用F.conv2d函数对x分别应用kernelx和kernely进行卷积操作,得到sobelx和sobely。然后,使用torch.abs函数计算sobelx和sobely的绝对值,并返回它们的和作为输出。
综上所述,这个Sobelxy模块用于计算图像的Sobel滤波器的x和y梯度,并返回它们的绝对值之和作为输出。
如果要等价实现下列代码,应该如何更改def edge_detection(image, type): if type == 'roberts': roberts_x = np.array([[-1, 0], [0, 1]]) roberts_y = np.array([[0, -1], [1, 0]]) # roberts 算子计算x和y方向的梯度 gradient_x_roberts = cv2.filter2D(image, -1, roberts_x) gradient_y_roberts = cv2.filter2D(image, -1, roberts_y) edges_roberts = cv2.add(np.abs(gradient_x_roberts), np.abs(gradient_y_roberts)) edges_roberts = np.uint8(edges_roberts) return edges_roberts elif type == 'prewitt': prewitt_x = np.array([[-1, 0, 1], [-1, 0, 1], [-1, 0, 1]]) prewitt_y = np.array([[-1, -1, -1], [0, 0, 0], [1, 1, 1]]) # prewitt 算子计算x和y方向的梯度 gradient_x_prewitt = cv2.filter2D(image, -1, prewitt_x) gradient_y_prewitt = cv2.filter2D(image, -1, prewitt_y) edges_prewitt = cv2.add(np.abs(gradient_x_prewitt), np.abs(gradient_y_prewitt)) edges_prewitt = np.uint8(edges_prewitt) return edges_prewitt elif type == 'sobel': # Sobel算子 sobel_x = np.array([[-1, 0, 1], [-2, 0, 2], [-1, 0, 1]]) sobel_y = np.array([[-1, -2, -1], [0, 0, 0], [1, 2, 1]]) # Sobel 算子计算x和y方向的梯度 gradient_x_sobel = cv2.filter2D(image, -1, sobel_x) gradient_y_sobel = cv2.filter2D(image, -1, sobel_y) edges_sobel = cv2.add(np.abs(gradient_x_sobel), np.abs(gradient_y_sobel)) edges_sobel = np.uint8(edges_sobel) return edges_sobel elif type == 'canny': edges = cv2.Canny(image, threshold1=50, threshold2=100) return edges else: raise NotImplementedError
为了实现等价功能,可以使用下列代码:
```python
def edge_detection(image, type):
if type == 'roberts':
roberts_x = np.array([[-1, 0], [0, 1]])
roberts_y = np.array([[0, -1], [1, 0]])
gradient_x_roberts = conv2d(image, roberts_x)
gradient_y_roberts = conv2d(image, roberts_y)
edges_roberts = np.abs(gradient_x_roberts) + np.abs(gradient_y_roberts)
edges_roberts = np.uint8(edges_roberts)
return edges_roberts
elif type == 'prewitt':
prewitt_x = np.array([[-1, 0, 1], [-1, 0, 1], [-1, 0, 1]])
prewitt_y = np.array([[-1, -1, -1], [0, 0, 0], [1, 1, 1]])
gradient_x_prewitt = conv2d(image, prewitt_x)
gradient_y_prewitt = conv2d(image, prewitt_y)
edges_prewitt = np.abs(gradient_x_prewitt) + np.abs(gradient_y_prewitt)
edges_prewitt = np.uint8(edges_prewitt)
return edges_prewitt
elif type == 'sobel':
sobel_x = np.array([[-1, 0, 1], [-2, 0, 2], [-1, 0, 1]])
sobel_y = np.array([[-1, -2, -1], [0, 0, 0], [1, 2, 1]])
gradient_x_sobel = conv2d(image, sobel_x)
gradient_y_sobel = conv2d(image, sobel_y)
edges_sobel = np.abs(gradient_x_sobel) + np.abs(gradient_y_sobel)
edges_sobel = np.uint8(edges_sobel)
return edges_sobel
elif type == 'canny':
edges = cv2.Canny(image, threshold1=50, threshold2=100)
return edges
else:
raise NotImplementedError
```
主要的改动在于使用了自定义的 `conv2d` 函数替换了原来的 `cv2.filter2D` 函数。由于 `cv2.filter2D` 函数的实现方式与 `conv2d` 函数有所不同,因此替换后需要重新计算梯度,并对梯度进行绝对值处理和类型转换。