for i in range(n_fea2): mmin = np.min(fea2_train[:, :, i]) mmax = np.max(fea2_train[:, :, i]) fea2_train[:, :, i] = (fea2_train[:, :, i] - mmin) / (mmax - mmin)

这段代码是用于对一个三维数组 fea2_train 进行特征归一化的操作。具体来说，它对 fea2_train 的第三个维度的每个特征进行归一化处理。

首先，通过循环遍历 range(n_fea2)，从 0 到 n_fea2-1，获取每个特征的索引 i。

然后，使用 numpy 库中的 min 和 max 函数，分别计算 fea2_train 在第三个维度上特征 i 的最小值 mmin 和最大值 mmax。

接下来，通过对 fea2_train 在第三个维度上特征 i 的所有元素进行归一化计算。具体操作是将每个元素减去最小值 mmin，然后除以最大值和最小值之间的差值 (mmax - mmin)。

最后，将归一化后的值赋回原来的数组 fea2_train 中的相应位置。

这段代码的目的是确保在特征维度上的数值范围被映射到 [0, 1] 的区间内，以提高特征的可比性和模型训练的稳定性。

相关问题

def build_concat_volume(refimg_fea, targetimg_fea, maxdisp): B, C, H, W = refimg_fea.shape volume = refimg_fea.new_zeros([B, 2 * C, maxdisp, H, W]) for i in range(maxdisp): if i > 0: volume[:, :C, i, :, :] = refimg_fea[:, :, :, :] volume[:, C:, i, :, i:] = targetimg_fea[:, :, :, :-i] else: volume[:, :C, i, :, :] = refimg_fea volume[:, C:, i, :, :] = targetimg_fea volume = volume.contiguous() return volume

这段代码是一个函数，用于构建拼接体积。它接受三个输入参数：参考图像特征(refimg_fea)、目标图像特征(targetimg_fea)和最大视差值(maxdisp)。

在函数内部，首先从参考图像特征的形状中提取出B（batch size）、C（通道数）、H（高度）和W（宽度）。

然后，创建了一个大小为[B, 2 * C, maxdisp, H, W]的全零张量(volume)。这个张量将用于存储拼接体积。

通过一个for循环遍历每个视差值i。在循环内部，如果i大于0，则将refimg_fea的特征复制到volume[:, :C, i, :, :]中，并将targetimg_fea的特征复制到volume[:, C:, i, :, i:]中。这样，在volume张量中的每个切片中，前C个通道存储了refimg_fea的特征，后C个通道存储了targetimg_fea的特征。

如果i等于0，则直接将refimg_fea的特征复制到volume[:, :C, i, :, :]中，并将targetimg_fea的特征复制到volume[:, C:, i, :, :]中。

最后，通过调用contiguous函数，将volume张量变为连续的内存布局，并将其作为输出返回。

def build_gwc_volume_cos(refimg_fea, targetimg_fea, maxdisp, num_groups): refimg_fea = refimg_fea/(torch.sum(refimg_fea**2, dim=1,keepdim=True).pow(1/2)+1e-05) targetimg_fea = targetimg_fea/(torch.sum(targetimg_fea**2, dim=1,keepdim=True).pow(1/2)+1e-05) B, C, H, W = refimg_fea.shape volume = refimg_fea.new_zeros([B, num_groups, maxdisp, H, W]) for i in range(maxdisp): if i > 0: volume[:, :, i, :, i:] = groupwise_correlation(refimg_fea[:, :, :, i:], targetimg_fea[:, :, :, :-i], num_groups) else: volume[:, :, i, :, :] = groupwise_correlation(refimg_fea, targetimg_fea, num_groups) volume = volume.contiguous() return volume

这是一个构建视差体积的函数，输入参数包括参考图像特征(refimg_fea)、目标图像特征(targetimg_fea)、最大视差(maxdisp)和分组数(num_groups)。首先，对参考图像特征和目标图像特征进行归一化处理。然后，根据最大视差和分组数创建一个大小为[B, num_groups, maxdisp, H, W]的零张量(volume)。接下来，通过循环遍历每个视差值i，计算对应视差的分组相关性并将结果存储在volume张量中。最后，返回计算完成的volume张量。