解释下面代码num_workers = 0 pretrained_weights = 'checkpoints/v3_ctpn_ep22_0.3801_0.0971_0.4773.pth' anchor_scale = 16 IOU_NEGATIVE = 0.3 IOU_POSITIVE = 0.7 IOU_SELECT = 0.7 RPN_POSITIVE_NUM = 150 RPN_TOTAL_NUM = 300 # bgr can find from here: https://github.com/fchollet/deep-learning-models/blob/master/imagenet_utils.py IMAGE_MEAN = [123.68, 116.779, 103.939] OHEM = True checkpoints_dir = './checkpoints' outputs = r'./logs'

num_workers = 0：表示使用当前计算机的所有CPU核心进行训练。

pretrained_weights = 'checkpoints/v3_ctpn_ep22_0.3801_0.0971_0.4773.pth'：表示使用预训练的权重文件进行模型的初始化。

anchor_scale = 16：表示使用的anchor的大小比例。

IOU_NEGATIVE = 0.3：表示IOU小于0.3的anchor被认为是负样本。

IOU_POSITIVE = 0.7：表示IOU大于0.7的anchor被认为是正样本。

IOU_SELECT = 0.7：表示在训练时选择的anchor的IOU阈值。

RPN_POSITIVE_NUM = 150：表示每张图片中正样本的数量。

RPN_TOTAL_NUM = 300：表示每张图片中总共选择的anchor的数量。

相关问题

这行代码什么意思： pretrained = torch.load('weights/OSN_UNet_weights.pth')

这行代码的作用是从指定路径（'weights/OSN_UNet_weights.pth'）中加载预训练的模型权重，并将其存储在变量 pretrained 中。在 PyTorch 中，可以使用 torch.load() 函数来加载保存的模型文件。在这个例子中，模型文件的路径是 'weights/OSN_UNet_weights.pth'。

pretrained = torch.load('weights/OSN_UNet_weights.pth') model.load_state_dict(pretrained)

这段代码是用 PyTorch 框架加载预训练模型的方法。其中，`torch.load('weights/OSN_UNet_weights.pth')` 是用于加载预训练模型权重的方法，`'weights/OSN_UNet_weights.pth'` 是预训练模型的路径，您需要将其替换为您自己的预训练模型路径。

`model.load_state_dict(pretrained)` 是将加载的预训练模型权重加载到模型中的方法，其中 `pretrained` 是通过 `torch.load()` 方法加载得到的预训练模型权重。这个方法会将预训练模型的权重赋值给当前模型的权重，因此可以直接使用加载的模型进行预测或微调。

需要注意的是，预训练模型的架构需要与当前模型的架构完全一致才能够成功加载预训练模型权重。如果两者不一致，可以考虑手动调整预训练模型的权重以适应当前模型。