rgbd = torch.cat([rgb, depth.unsqueeze(-1)], dim=-1).unsqueeze(0)
时间: 2024-04-28 22:27:05 浏览: 5
这行代码将输入的 `rgb` 张量和 `depth` 张量在通道维度上进行拼接,并添加一个新的维度,从而得到一个新的张量 `rgbd`。
具体而言,该代码中的 `cat` 函数将 `rgb` 和 `depth` 张量在通道维度上进行拼接,生成一个新的张量,新张量的通道数为 `rgb` 张量的通道数加上 1(因为 `depth` 张量只有一个通道)。然后,使用 `unsqueeze` 函数在第 0 维位置添加一个新的维度,将张量形状从 `(batch_size, height, width, channels)` 转换为 `(1, batch_size, height, width, channels + 1)`。
具体而言,如果 `rgb` 张量的形状为 `(batch_size, height, width, channels)`,`depth` 张量的形状为 `(batch_size, height, width)`,则经过上述操作后,得到的 `rgbd` 张量的形状为 `(1, batch_size, height, width, channels + 1)`,其中第一个维度为 1,表示这个张量只有一个样本。
相关问题
rgbd = torch.cat([rgb, depth.unsqueeze(0)], dim=-1).unsqueeze(0)
这段代码使用 PyTorch 的函数将 RGB 图像和深度图像拼接起来,并在第 0 维增加一个维度,使其成为一个 4D 张量。其中,`rgb` 是 RGB 图像的 3D 张量,`depth` 是深度图像的 2D 张量,`depth.unsqueeze(0)` 将深度图像的维度从 2D 扩展为 3D,再在第 0 维增加一个维度,使其成为一个 4D 张量。`torch.cat` 函数将 RGB 图像和深度图像按照最后一个维度拼接起来,得到的结果是一个 4D 张量,形状为 `(1, H, W, 4)`,其中 `H` 和 `W` 分别是图像的高度和宽度。
depth = depth.unsqueeze(-1).repeat([1, 1, 3]) rgbd = torch.cat([rgb, depth], dim=-1).unsqueeze(0)
`depth.unsqueeze(-1)` 表示在 `depth` 张量的最后一个维度上新增一个维度,即将 shape 由 `(height, width)` 变为 `(height, width, 1)`。这个操作可以在深度信息上新增一个维度,表示每个像素点的深度信息。
`.repeat([1, 1, 3])` 表示将 `depth.unsqueeze(-1)` 张量在最后一个维度上复制 3 次,即将 shape 由 `(height, width, 1)` 变为 `(height, width, 3)`。这个操作可以将深度信息在 RGB 通道上复制,使其与 RGB 图像的通道数相同。
`torch.cat([rgb, depth], dim=-1)` 表示将 RGB 图像和深度信息在最后一个维度上拼接起来,即将 shape 由 `(height, width, 3)` 和 `(height, width, 3)` 变为 `(height, width, 6)`。这个操作可以将 RGB 图像和深度信息拼接在一起,得到包含了单个样本的 RGBD 图像。
`.unsqueeze(0)` 表示在 `torch.cat([rgb, depth], dim=-1)` 张量的第一个维度上新增一个维度,即将 shape 由 `(height, width, 6)` 变为 `(1, height, width, 6)`。这个操作可以在整个张量上新增一个维度,表示这是一个单一的样本,且这个样本包含了 RGBD 图像。最终得到的 `rgbd` 张量包含了单个样本的 RGBD 图像,并且是 4D 张量。