label_id 和obj_id
时间: 2023-08-03 11:08:47 浏览: 53
label_id 和 obj_id 是两个不同的概念。
label_id 通常用于对数据进行分类或者标注。在机器学习中,我们需要给每一条数据打上相应的标签,这个标签就是 label_id。例如,对于一组图片数据集,我们需要将每张图片分为猫、狗、花等不同的类别,那么猫的 label_id 就是 1,狗的 label_id 就是 2,花的 label_id 就是 3,以此类推。
obj_id 则通常用于对数据进行唯一标识。在数据库中,我们需要为每个记录分配一个唯一的编号,这个编号就是 obj_id。例如,对于一个用户管理系统,我们需要为每个用户分配一个唯一的编号,以方便对用户进行管理和操作。每个用户的 obj_id 是唯一的,可以用来区分不同的用户。
相关问题
这段代码的意思:def extractRoutes(V,node_id_list,model): route_list = [] min_obj=float('inf') pred_label_id=None v_type=None # 搜索node_idlist的最后一个节点的最小成本 for label in V[model.number_of_demands-1]: if label[3]<=min_obj: min_obj=label[3] pred_label_id=label[1] v_type=label[2] # 通过 pred_label_id生成路径 route=[node_id_list[-1]] indexs=list(range(0,model.number_of_demands))[::-1] start=1 while pred_label_id!=1: for i in indexs[start:]: stop=False for label in V[i]: if label[0]==pred_label_id: stop=True pred_label_id=label[1] start=i v_type_=label[2] break if not stop: route.insert(0,node_id_list[i]) else: route.insert(0,v_type) route.append(v_type) route_list.append(route) route=[node_id_list[i]] v_type=v_type_ route.insert(0,v_type) route.append(v_type) route_list.append(route) return route_list
这段代码是一个函数,用于提取路径。具体来说,该函数接受三个参数:V表示标签列表,node_id_list表示节点列表,model表示模型。函数首先创建一个空的路径列表route_list和一个初始值为正无穷大的min_obj变量。然后,函数遍历V[model.number_of_demands-1]中的标签,找到最小的成本min_obj,并记录其对应的前驱标签编号pred_label_id和标签类型v_type。接着,函数通过pred_label_id生成路径,遍历标签列表V中每个标签,在找到pred_label_id对应的标签之前,将路由路径上的节点插入到路径列表route中。如果找到了对应的标签,则将标签类型插入到route列表的起始位置和末尾位置,并将route添加到route_list中,并将route初始化为空列表,v_type更新为v_type_。最后,将v_type插入到route的起始位置和末尾位置,并将route添加到route_list中。最终,函数返回提取出来的路径列表route_list。
def getPairs(id): label_root = kittiRoot + "instances/" + id image_root = label_root.replace('instances', 'images') image_list = make_dataset(image_root, suffix='.png') image_list.sort() label_list = make_dataset(label_root, suffix='.png') label_list.sort() imgs_list = [] # filter out images with no cars for ind, image_path in enumerate(image_list): label_path = label_list[ind] label = np.array(Image.open(label_path)) plt.imshow(label) plt.show() # for car #mask = np.logical_and(label >= label_id * 1000, label < (label_id + 1) * 1000) mask = np.logical_and(label > 0,label < 3) obj_ids = np.unique(label[mask]).tolist() if len(obj_ids) < 1: continue imgs_list.append('/'.join(image_path.split('/')[-2:])) return imgs_list
这段代码的作用是从指定路径下的标签图像和相应的原始图像中,筛选出含有车辆的图像,并返回这些图像的路径列表。具体实现过程如下:
1. 根据指定的参数 id,生成标签图像和原始图像的路径。
2. 分别读取标签图像和原始图像的路径列表,并按照文件名排序。
3. 构建一个空列表 imgs_list,用于存储含有车辆的图像路径。
4. 遍历原始图像路径列表,依次读取对应位置的标签图像和原始图像。
5. 对于每个原始图像,根据标签图像中像素的值,筛选出含有车辆的像素,并得到这些像素对应的车辆 ID。
6. 如果当前原始图像中不存在车辆,则直接跳过。
7. 否则,将当前原始图像的路径加入 imgs_list 中。
8. 最后,返回所有含有车辆的原始图像路径列表。
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