th_dets = torch.from_numpy(dets)

时间: 2024-04-24 19:26:41 浏览: 125
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Pyorch之numpy与torch之间相互转换方式

这行代码将一个NumPy数组dets转换为一个PyTorch张量th_dets。torch.from_numpy()函数可以将NumPy数组转换为PyTorch张量，使得我们可以在PyTorch中使用该张量进行计算和操作。 转换后的th_dets张量将具有与原始NumPy数组相同的数据类型和形状。请确保导入了torch模块以使用torch.from_numpy()函数。
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pytorch 实现tensor与numpy数组转换

看代码，tensor转numpy: a = torch.ones(2,2) b = a.numpy() c=np.array(a) #也可以转numpy数组 print(type(a)) print(type(b)) print(a) print(b) 输出为： tensor([[1., 1.], [1., 1.]]) [[1. 1.] [1. 1.]] numpy转tensor： import torch import numpy as np a = np.ones(5) b = torch.

dets_to_sort = np.empty((0,6)) for x1,y1,x2,y2,conf,detclass in det[:, :6].cpu().detach().numpy(): dets_to_sort = np.vstack((dets_to_sort, np.array([x1, y1, x2, y2,

这段 Python 代码的作用是将包含检测结果的 Numpy 数组 det 中的前6个元素（x1、y1、x2、y2、conf、detclass）提取出来，并将它们垂直堆叠成一个新的 Numpy 数组 dets_to_sort。 具体来说，np.empty((0,6)) ...

dets[i, :5], dets[i, 5], delta_t=self.delta_t, emb=dets_embs[i], alpha=dets_alpha[i], new_kf=not self.new_kf_off

- dets：可能是一个矩阵或数组，包含了一些检测到的物体的信息，每一行表示一个物体，每一列可能表示物体的位置、大小、类别等信息。 - i：可能是一个整数，表示当前处理的物体的索引。 - :5：表示取矩阵的前5...

N = 3; % 矩阵维度 num_trials = 10000; % 随机矩阵数量 dets = zeros(num_trials, 1); % 存储所有随机矩阵的行列式值 for i = 1:num_trials % 生成 1 和 -1 的随机矩阵 A = 2*randi([0, 1], N, N) - 1; % 计算行列式 dets(i) = det(A); end % 统计不同的行列式值 unique_dets = unique(dets); num_unique_dets = numel(unique_dets); disp(['共有 ', num2str(num_unique_dets), ' 种不同的行列式值']);

for 循环结束后，unique_dets = unique(dets) 用于找出 dets 中所有不同的行列式值，并将它们存储到 unique_dets 向量中。numel(unique_dets) 返回 unique_dets 的长度，即不同的行列式值的数量。 最后，disp(['...

将下面代码中的numpy操作转换为纯pytorch函数：boxes = boxes.cpu().numpy() scores = conf.squeeze(0).data.cpu().numpy()[:, 1] landms = decode_landm(landms.data.squeeze(0), prior_data, cfg['variance']) landms = landms * 640 landms = landms.cpu().numpy() # ignore low scores inds = np.where(scores > args.confidence_threshold)[:] # ) boxes = boxes[inds] landms = landms[inds] scores = scores[inds] # keep top-K before NMS order = scores.argsort()[::-1][:args.top_k] boxes = boxes[order] landms = landms[order] scores = scores[order] # do NMS dets = np.hstack((boxes, scores[:, np.newaxis])).astype(np.float32, copy=False)

boxes = boxes.cpu() scores = conf.squeeze(0).data.cpu()[:, 1] landms = decode_landm(landms.data.squeeze(0), prior_data, cfg[variance]) landms = landms * 640 landms = landms.cpu()

基于以下代码import sys import dlib import cv2 predictor_path="shape_predictor_194_face_landmarks.dat" detector = dlib.get_frontal_face_detector() predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path) cam = cv2.VideoCapture(0) cam.set(3, 1280) cam.set(4, 720) color_white = (255, 255, 255) line_width = 3 while True: ret_val, img = cam.read() rgb_image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) dets = detector(rgb_image) for det in dets: cv2.rectangle(img, (det.left(), det.top()), (det.right(), det.bottom()), color_white, line_width) shape = predictor(img, det) for p in shape.parts(): cv2.circle(img, (p.x, p.y), 2, (0, 255, 0), -1) cv2.imshow('my webcam', img) if cv2.waitKey(1) == 27: break cv2.destroyAllWindows() 加入dilb和OpenCV的目标跟踪算法，于持续视频播放中，每秒中的第一帧图像执行dilb人脸特征点检测，后续图像跟踪这些特征点，争取实现194个人脸特征点的跟踪

好的，您想要在上述代码的基础上加入dlib和OpenCV的目标跟踪算法，并在持续视频播放中，每秒中的第一帧图像执行dlib人脸特征点检测，后续图像跟踪这些特征点，争取实现194个人脸特征点的跟踪是吗？...

将下列numpy代码转化为纯pytorch代码：dets = np.concatenate((dets, landms), axis=1)

dets_tensor = torch.from_numpy(dets) landms_tensor = torch.from_numpy(landms) # 在第2个维度上拼接张量 result = torch.cat((dets_tensor, landms_tensor), dim=1) 在这里，我们首先使用torch.from_numpy将...

将下面代码中的numpy操作转换为纯pytorch函数：landms = landms * 640 landms = landms.cpu().numpy() # ignore low scores inds = np.where(scores > args.confidence_threshold)[:] # ) boxes = boxes[inds] landms = landms[inds] scores = scores[inds] # keep top-K before NMS order = scores.argsort()[::-1][:args.top_k] boxes = boxes[order] landms = landms[order] scores = scores[order] # do NMS dets = np.hstack((boxes, scores[:, np.newaxis])).astype(np.float32, copy=False)

landms = landms * 640 landms = landms.cpu().numpy() 转换为纯pytorch函数: landms = landms * 640 landms = landms.detach().numpy()

解释以下python代码other_array = seq_dets[seq_dets[:, 0] == frame, 1:7]

这段Python代码的作用是从一个二维数组seq_dets中选择一部分数据，赋值给变量other_array。选择的规则是选取第一列等于变量frame的行，然后选取这些行的第2到第7列数据。 具体解释： 1. seq_dets[:, 0]表示选取seq...

if (dets[i].camid == 0 && dets[i].cls == 9) { //frontlong if (dets[i].h / dets[i].w <2) continue; contain_tflight = true; cv::Mat cut = imgs[dets[i].camid](cv::Rect(dets[i].cx-dets[i].w/2, dets[i].cy-dets[i].h/2, dets[i].w, dets[i].h)); cout<<"cut w:"<<cut.cols<<", h:"<<cut.rows<<endl; float color_sco; int color = tflcls->infer(cut, &color_sco); ss<< "\ncolor:"<< color <<"|"<< color_sco; if (color<3 && color_sco > tflight_score) { //post condition tflight_color = color; tflight_score = color_sco; } }详细解读一下这段代码

这段代码是一个条件语句，如果dets[i]的camid等于0并且cls等于9，则进入if语句块中的操作。 if语句块中的第一个条件判断是dets[i]的高度除以宽度是否小于2，如果小于2，则跳过此次循环，继续执行下一个循环。 如果...

将下列numpy代码转化为纯pytorch代码： dets = dets[keep, :] landms = landms[keep] dets = dets[:args.keep_top_k, :] landms = landms[:args.keep_top_k, :]

dets = dets[torch.from_numpy(keep), :] landms = landms[torch.from_numpy(keep)] dets = dets[:args.keep_top_k, :] landms = landms[:args.keep_top_k, :] 注意：在这里，dets和landms都应该是torch.Tensor...

results = self.model_predict(frame) dets = [] if len(results) == 0: pass else: for index, row in results.iterrows(): class_ids = row['class'] scores = float(row['confidence']) x1 = int(row['xmin']) y1 = int(row['ymin']) x2 = int(row['xmax']) y2 = int(row['ymax']) cx = int((x1 + x2)/2) cy = int((y1 + y2)/2) pt_center = (cx,cy) dist = cv2.pointPolygonTest(pts, pt_center, False) if dist > 0: print('在内部') dets.append([x1,y1,x2,y2,scores]) else: print('在外部') 找出为外部的，删除result值

您的问题是如何找出为外部的并删除result值？ 在上述代码中，找出为外部的结果是通过计算目标中心点到多边形的距离（dist）来实现的，如果距离大于0，则说明目标不在多边形内部，需要将其删除。...

Traceback (most recent call last): File "D:\alphaposemaster\AlphaPose-master\webcam_demo.py", line 11, in <module> from dataloader_webcam import WebcamLoader, DetectionLoader, DetectionProcessor, DataWriter, crop_from_dets, Mscoco File "D:\alphaposemaster\AlphaPose-master\dataloader_webcam.py", line 7, in <module> from SPPE.src.utils.img import load_image, cropBox, im_to_torch File "D:\alphaposemaster\AlphaPose-master\SPPE\src\utils\img.py", line 269 x = x.cuda(async=True) ^^^^^ SyntaxError: invalid syntax

这个错误是因为你在使用 Python 2.x 的语法来运行 Python 3.x 的代码。在 Python 2.x 中，async不是一个关键字，而在 Python 3.x 中，async成为了一个关键字。解决这个问题的方法是使用Python 3.x来运行代码，...

def get_region_detections(net_input,w,h,layerw,layerh,layern,netw,neth,outputs,thresh,dets): # get_region_detections # print("get_region_detections begin") predictions = net_input for i in range(0,layerw*layerh): row = i//layerw col = i % layerw for n in range(0,layern): index = n*layerw*layerh+i obj_index = entry_index(outputs, layerw,layerh,0,n*layerw*layerh + i, coords) box_index = entry_index(outputs,layerw,layerh,0, n*layerw*layerh + i, 0) mask_index = entry_index(outputs, layerw,layerh,0, n*layerw*layerh + i, 4) scale = float(predictions[obj_index]) dets[index].bbox = get_region_box(predictions,layerbias, n, box_index, col, row, layerw, layerh, layerw*layerh) if(scale > thresh):dets[index].objectness=scale else:dets[index].objectness=0 #=================== if(dets[index].mask): for j in range(0,coords-4): dets[index].mask.append(net_output[mask_index + j*layerw*layerh]) class_index = entry_index(outputs, layerw,layerh,0, n*layerw*layerh + i, coords+1) #=================== if(dets[index].objectness): for j in range(0,classes): class_index = entry_index(outputs,layerw,layerh, 0, n*layerw*layerh + i,coords + 1 + j) prob_num = scale*predictions[class_index] if(prob_num > thresh):dets[index].prob[j]=prob_num correct_region_boxes(layerw*layerh*layern, w, h,netw,neth,dets)

这段代码是一个获取区域检测...最后，通过correct_region_boxes函数调整边界框的位置和大小，得到最终的检测结果dets。整个函数的实现涉及到一些数组的索引、矩阵计算等操作，需要根据整个神经网络的结构和参数来理解。

将下面的代码用torch.ops.script_ops.while_loop 进行改造：def py_cpu_nms2(dets, thresh): x1 = dets[:, 0] y1 = dets[:, 1] x2 = dets[:, 2] y2 = dets[:, 3] scores = dets[:, 4] areas = (x2 - x1 + 1) * (y2 - y1 + 1) order = scores.argsort(descending=True) while order.item().numel() > 0: order = order

以下是用 torch.ops.script_ops.while_loop 改造后的代码： import torch def py_cpu_nms2(dets, thresh): x1 = dets[:, 0] y1 = dets[:, 1] x2 = dets[:, 2] y2 = dets[:, 3] scores = dets[:, 4] ...

帮我把以下函数翻译成C++ def py_nms(dets, thresh): """Pure Python NMS baseline.""" # x1、y1、x2、y2、以及score赋值 # （x1、y1）（x2、y2）为box的左上和右下角标 x1 = dets[:, 0] y1 = dets[:, 1] x2 = dets[:, 2] y2 = dets[:, 3] scores = dets[:, 4] # 每一个候选框的面积 areas = (x2 - x1 + 1) * (y2 - y1 + 1) # order是按照score降序排序的 order = scores.argsort()[::-1] # print("order:",order) keep = [] while order.size > 0: i = order[0] keep.append(i) # 计算当前概率最大矩形框与其他矩形框的相交框的坐标，会用到numpy的broadcast机制，得到的是向量 xx1 = np.maximum(x1[i], x1[order[1:]]) yy1 = np.maximum(y1[i], y1[order[1:]]) xx2 = np.minimum(x2[i], x2[order[1:]]) yy2 = np.minimum(y2[i], y2[order[1:]]) # 计算相交框的面积,注意矩形框不相交时w或h算出来会是负数，用0代替 w = np.maximum(0.0, xx2 - xx1 + 1) h = np.maximum(0.0, yy2 - yy1 + 1) inter = w * h # 计算重叠度IOU：重叠面积/（面积1+面积2-重叠面积） ovr = inter / (areas[i] + areas[order[1:]] - inter) # 找到重叠度不高于阈值的矩形框索引 inds = np.where(ovr <= thresh)[0] # print("inds:",inds) # 将order序列更新，由于前面得到的矩形框索引要比矩形框在原order序列中的索引小1，所以要把这个1加回来 order = order[inds + 1] return keep

以下是将该函数翻译为 C++ 的代码，需要注意的是，由于该函数使用了 numpy 库，因此需要先引入该库，并使用对应的函数来替换原函数中的 numpy 函数。 c++ #include #include #include<numeric> // for iota #...
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