解释 end = start + bbox_num[i] bbox_res = batch_res['bbox'][start:end] \ if 'bbox' in batch_res else None mask_res = batch_res['mask'][start:end] \ if 'mask' in batch_res else None segm_res = batch_res['segm'][start:end] \ if 'segm' in batch_res else None keypoint_res = batch_res['keypoint'][start:end] \ if 'keypoint' in batch_res else None

时间: 2024-02-14 20:18:46 浏览: 49
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3D_BBOX_simple_test:for Dr. jie

这段代码的作用是从模型输出(batch_res)中提取出与当前图片相关的目标检测结果。 具体来说,这个代码段使用了一个for循环,遍历了每个输入图片,并根据输入图片对应的输出结果来提取目标检测结果。其中,i表示当前图片在输入张量中的索引。 首先,代码根据bbox_num[i]来计算当前图片中目标的数量,并使用start和end来表示当前图片中目标在batch_res中的起始位置和结束位置。这里假设bbox_num是一个列表,其中第i个元素表示第i张图片中目标的数量。 接下来,代码使用多个if语句来检查batch_res中是否包含bbox、mask、segm和keypoint等字段。如果包含,就从batch_res中提取出与当前图片相关的结果,并将其保存在相应的变量中,例如bbox_res、mask_res等。 最终,代码返回了bbox_res、mask_res、segm_res和keypoint_res等变量。这些变量可以在后续的处理中使用,例如可视化、评估等。
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代码解释# Process detections for i, det in enumerate(pred): # detections per image if webcam: # batch_size >= 1 p, s, im0 = path[i], '%g: ' % i, im0s[i].copy() else: p, s, im0 = path, '', im0s save_path = str(Path(out) / Path(p).name) s += '%gx%g ' % img.shape[2:] # print string gn = torch.tensor(im0.shape)[[1, 0, 1, 0]] # normalization gain whwh if det is not None and len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round() # Print results for c in det[:, -1].unique(): n = (det[:, -1] == c).sum() # detections per class s += '%g %ss, ' % (n, names[int(c)]) # add to string # Write results for *xyxy, conf, cls in det: if save_txt: # Write to file xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywh with open(save_path[:save_path.rfind('.')] + '.txt', 'a') as file: file.write(('%g ' * 5 + '\n') % (cls, *xywh)) # label format if save_img or view_img: # Add bbox to image label = '%s %.2f' % (names[int(cls)], conf) if label is not None: if (label.split())[0] == 'person': people_coords.append(xyxy) # plot_one_box(xyxy, im0, line_thickness=3) plot_dots_on_people(xyxy, im0) # Plot lines connecting people distancing(people_coords, im0, dist_thres_lim=(100, 150)) # Print time (inference + NMS) print('%sDone. (%.3fs)' % (s, t2 - t1)) # Stream results if 1: ui.showimg(im0) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): # q to quit raise StopIteration # Save results (image with detections) if save_img: if dataset.mode == 'images': cv2.imwrite(save_path, im0) else: if vid_path != save_path: # new video vid_path = save_path if isinstance(vid_writer, cv2.VideoWriter): vid_writer.release() # release previous video writer fps = vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) w = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) h = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) vid_writer = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*opt.fourcc), fps, (w, h)) vid_writer.write(im0)

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