ann = prompt_process.point_prompt(points=[[620, 360]], pointlabel=[1]) prompt_process.plot( annotations=ann, output='./output/', mask_random_color=True, better_quality=True, retina=False, withContours=True, )
时间: 2024-04-12 07:33:15 浏览: 7
这段代码的目的是使用 `prompt_process.point_prompt` 函数生成一个包含点坐标和标签的注释列表 `ann`。然后,使用 `prompt_process.plot` 函数将这些注释绘制成图像并保存到指定的输出路径 `./output/`。
在绘图过程中,通过设置 `mask_random_color=True`,可以使注释的掩码区域以随机颜色进行填充。设置 `better_quality=True` 可以提高输出图像的质量。 `retina=False` 表示不使用retina分辨率。设置 `withContours=True` 可以在图像中绘制注释的轮廓。
请确保你已经导入了正确的模块,并且提供了正确的输入数据,以使代码能够顺利执行。如果你有任何其他问题,请随时提问。
相关问题
_C.MODEL.PROMPT = CfgNode() _C.MODEL.PROMPT.NUM_TOKENS = 5 _C.MODEL.PROMPT.LOCATION = "prepend"
这段代码是什么意思?
这段代码定义了一个名为`MODEL`的配置节点,并在其中创建了一个名为`PROMPT`的子节点。`NUM_TOKENS`和`LOCATION`是`PROMPT`子节点下的两个属性。`NUM_TOKENS`属性指定了prompt的token数量,`LOCATION`属性指定了prompt的位置,可以是在模型输入的前面("prepend")或后面("append")。
这段代码可能是在配置模型时使用的,以便在训练或推理过程中使用预定义的prompt。
def generate_prompt(related_docs: List[str], query: str, prompt_template: str = PROMPT_TEMPLATE, ) -> str: context = "\n".join([doc.page_content for doc in related_docs]) prompt = prompt_template.replace("{question}", query).replace("{context}", context) return prompt
这是一段 Python 代码,它定义了一个名为 generate_prompt 的函数,该函数接受三个参数:related_docs、query 和 prompt_template,并返回一个字符串类型的 prompt。
函数的主要作用是根据一个问题和相关文档生成一个 prompt,其中 prompt_template 是一个包含特定占位符的字符串模板,{question} 和 {context} 分别代表问题和相关文档的内容。函数首先将相关文档的内容连接成一个长字符串,然后使用 replace 方法将 prompt_template 中的占位符替换为实际的值,最后返回生成的 prompt。