~/work/pspnet/nets/pspnet.py in forward(self, x) 267 output = self.master_branch(x) 268 output = F.interpolate(output, size=input_size, mode='bilinear', align_corners=True) --> 269 output = self.crf(output, x) 270 if self.aux_branch: 271 output_aux = self.auxiliary_branch(x_aux) /environment/miniconda3/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py in _call_impl(self, *input, **kwargs) 1100 if not (self._backward_hooks or self._forward_hooks or self._forward_pre_hooks or _global_backward_hooks 1101 or _global_forward_hooks or _global_forward_pre_hooks): -> 1102 return forward_call(*input, **kwargs) 1103 # Do not call functions when jit is used 1104 full_backward_hooks, non_full_backward_hooks = [], [] ~/work/pspnet/nets/pspnet.py in forward(self, prob, img) 200 # 创建CRF对象，设置相应参数 201 d = dcrf.DenseCRF2D(w, h, self.num_classes) --> 202 d.setUnaryEnergy(unary) 203 d.addPairwiseEnergy(pairwise, compat=self.pos_w) 204 d.addPairwiseEnergy(pairwise_bilateral, compat=self.bi_w) pydensecrf/densecrf.pyx in pydensecrf.densecrf.DenseCRF.setUnaryEnergy() ValueError: Bad shape for unary energy (Need (5, 4096), got (447458, 5)) ​

这个错误提示是在运行一个名为 "pspnet.py" 的 Python 脚本时出现的，它是在进行 CRF（全连接条件随机场）计算时出现了问题。具体地说，在运行 `setUnaryEnergy()` 函数时，期望得到的 "unary energy" 的形状是 (5, 4096)，但是实际得到的形状是 (447458, 5)，这导致了 "Bad shape" 的错误。

要解决这个问题，你需要检查代码中涉及到 "unary energy" 的部分，看看是否有错误或者不一致的地方。你可以逐行检查代码，或者使用调试工具来帮助你找到问题所在。也有可能是输入的数据形状不正确，需要对输入数据进行相应的处理。

相关问题

解释pythton代码：super(PSPNet, self).__init__()

这段 Python 代码是在一个类的构造函数中调用父类的构造函数。在这个例子中，PSPNet 类继承自其父类，而 super() 函数则用于调用父类的构造函数。这个函数的第一个参数是子类的名称，第二个参数是子类的实例。这个函数的作用是返回一个代理对象，通过这个代理对象可以调用父类的方法。在这个例子中，代理对象调用了父类的 __init__() 方法，这个方法用于初始化父类的实例。

PSPNet18代码中self.cls和self.aux分别什么作用

在PSPNet18中，self.cls和self.aux都是用来进行语义分割的。

self.cls是主要的分割网络，它将特征图通过一个全局池化层进行池化，然后通过一个全连接层得到每个像素点的类别标签，从而实现像素级别的语义分割。

self.aux是辅助分割网络，它从不同的层级提取特征并进行语义分割。它的输出结果会被加权融合到self.cls的结果中，以提高模型的准确性和鲁棒性。

通过同时使用self.cls和self.aux，PSPNet18能够更好地捕捉不同层级的特征，并进行更为准确和稳定的语义分割。