解释 """ all_boxes is a list of length number-of-classes. Each list element is a list of length number-of-images. Each of those list elements is either an empty list [] or a numpy array of detection. all_boxes[class][image] = [] or np.array of shape #dets x 5 """
时间: 2024-04-18 20:32:31 浏览: 14
这段注释解释了一个名为 `all_boxes` 的变量的结构和含义。
首先,`all_boxes` 是一个长度为类别数的列表,每个列表元素都是一个长度为图像数的列表。
每个图像对应的列表元素可以是一个空列表 `[]`,或者是一个包含检测结果的 NumPy 数组。
具体来说,`all_boxes[class][image]` 表示第 `class` 类别的第 `image` 张图像的检测结果。如果该图片没有任何检测结果,则 `all_boxes[class][image]` 的值是空列表 `[]`;如果有检测结果,那么 `all_boxes[class][image]` 就是一个形状为 (#dets x 5) 的 NumPy 数组。
在这个上下文中,`#dets` 表示该图像中被检测到的目标数量,每个目标由五个值表示。具体而言,这些值可能是目标的坐标、置信度分数等。
总结起来,这段注释描述了 `all_boxes` 变量的结构,它是一个用于存储多类别多图像检测结果的数据结构。每个类别和图像的检测结果可以通过索引 `class` 和 `image` 来访问。
相关问题
在HungarianMatcher这个函数中,它对于输入的数据格式要求如下,请模拟出数据,其中batch_size为2,num_class为4: outputs: This is a dict that contains at least these entries: "pred_logits": Tensor of dim [batch_size, num_queries, num_classes] with the classification logits "pred_boxes": Tensor of dim [batch_size, num_queries, 4] with the predicted box coordinates targets: This is a list of targets (len(targets) = batch_size), where each target is a dict containing: "labels": Tensor of dim [num_target_boxes] (where num_target_boxes is the number of ground-truth objects in the target) containing the class labels "boxes": Tensor of dim [num_target_boxes, 4] containing the target box coordinates
根据HungarianMatcher函数对输入数据格式的要求,我将模拟出一个具有批量大小为2和4个类别的数据示例。
```python
import torch
# 模拟预测结果
pred_logits = torch.randn(2, 5, 4) # (batch_size, num_queries, num_classes)
pred_boxes = torch.randn(2, 5, 4) # (batch_size, num_queries, 4)
# 模拟目标数据
target_1 = {
"labels": torch.tensor([0, 1, 2]), # (num_target_boxes,)
"boxes": torch.tensor([[10, 20, 100, 150], [50, 60, 200, 180], [70, 90, 120, 220]]) # (num_target_boxes, 4)
}
target_2 = {
"labels": torch.tensor([1, 2]), # (num_target_boxes,)
"boxes": torch.tensor([[40, 50, 120, 150], [80, 90, 160, 180]]) # (num_target_boxes, 4)
}
# 创建DETR输出结果字典和目标列表
outputs = {
"pred_logits": pred_logits,
"pred_boxes": pred_boxes
}
targets = [target_1, target_2]
```
在这个例子中,我们创建了一个具有批量大小为2的DETR模型的预测结果和两个目标。`pred_logits`是一个形状为(2, 5, 4)的张量,表示两个样本中每个样本的5个预测框的类别预测。`pred_boxes`是一个形状为(2, 5, 4)的张量,表示两个样本中每个样本的5个预测框的坐标预测。
`target_1`和`target_2`是两个目标样本,每个目标样本都是一个字典,包含了目标的类别标签和边界框坐标。`target_1["labels"]`是一个形状为(3,)的张量,包含了`target_1`中3个目标的类别标签。`target_1["boxes"]`是一个形状为(3, 4)的张量,包含了`target_1`中3个目标的边界框坐标。
最后,我们将DETR的输出结果和目标数据分别存储在`outputs`字典和`targets`列表中,以便传递给HungarianMatcher函数进行匹配。请注意,这只是一个示例,实际应用中的数据格式可能会有所不同,具体取决于你的任务和数据集。
pad_width = 13 - boxes.shape AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'
根据你提供的错误信息,我们可以看到该错误是由于列表对象没有"shape"属性引起的。在Python中,"shape"属性通常用于Numpy数组或其他具有类似结构的对象,而不是用于Python内置的列表对象。
如果你想要获取列表的长度,可以使用内置函数len()来实现。例如,对于一个名为boxes的列表对象,你可以使用len(boxes)来获取它的长度。
如果你想要获取Numpy数组的形状,你需要先将列表对象转换为Numpy数组。你可以使用numpy库中的array()函数来实现这一点。下面是一个示例代码:
```python
import numpy as np
boxes = [1, 2, 3, 4, 5] # 示例列表对象
boxes_array = np.array(boxes) # 将列表转换为Numpy数组
shape = boxes_array.shape # 获取数组的形状
pad_width = 13 - shape # 计算pad_width
print(pad_width)
```
请注意,你需要先安装numpy库才能运行上述代码。如果你还没有安装numpy,可以使用以下命令进行安装:
```python
pip install numpy
```
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