解释d2l.show_heatmaps(attention_weights.unsqueeze(0).unsqueeze(0),

时间: 2024-04-26 21:26:50 浏览: 191
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heatmaps-with-d3js:24 小时黑客马拉松项目

这段代码的作用是用来展示注意力权重矩阵的热力图。其中，attention_weights是一个注意力权重矩阵，unsqueeze(0).unsqueeze(0)的作用是将矩阵的维度扩展为(1, 1, seq_len_q, seq_len_k)，其中seq_len_q和seq_len_k分别是查询序列和键序列的长度。展示热力图的过程可以通过调用d2l.plot_heatmap函数来实现。
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# Plusonetoincludethebeginning-of-sequencetoken d2l.show_heatmaps(dec_self_attention_weights[:, :, :, :len(translation.split()) + 1], xlabel=’Key positions’, ylabel=’Query positions’, titles=[’Head %d’ % i for i in range(1, 5)], figsize=(7, 3.5)) d2l.show_heatmaps(dec_inter_attention_weights, xlabel=’Key positions’, ylabel=’Query positions’, titles=[’Head %d’ % i for i in range(1, 5)], figsize=(7, 3.5))

首先，使用d2l.show_heatmaps函数显示解码器自注意力权重的热图，其中包括解码器每个头部的注意力权重。注意力权重的形状为[2, 4, 6, 11]，其中2表示两个隐藏层，4表示四个注意力头部，6表示序列长度，11表示注意...

import torch from d2l import torch as d2l def show_heatmaps(matrices, xlabel, ylabel, titles=None, figsize=(2.5, 2.5),cmap='Reds'): d2l.use_svg_display() num_rows, num_cols = matrices.shape[0], matrices.shape[1] fig, axes = d2l.plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=figsize, sharex=True, sharey=True, squeeze=False) for i, (row_axes, row_matrices) in enumerate(zip(axes, matrices)): for j, (ax, matrix) in enumerate(zip(row_axes, row_matrices)): pcm = ax.imshow(matrix.detach().numpy(), cmap=cmap) if i == num_rows - 1: ax.set_xlabel(xlabel) if j == 0: ax.set_ylabel(ylabel) if titles: ax.set_title(titles[j]) fig.colorbar(pcm, ax=axes, shrink=0.6); attention_weights = torch.eye(10).reshape((1, 1, 10, 10)) show_heatmaps(attention_weights, xlabel=’Keys’, ylabel=’Queries’)

这段代码调用了之前定义的show_heatmaps函数，并传入了一个注意力权重矩阵作为参数。注意力权重矩阵是一个10x10的单位矩阵，表示了一个查询和键之间的关注程度。 在这段代码中，我们首先创建了一个10x10的单位...

import torch from d2l import torch as d2l def show_heatmaps(matrices, xlabel, ylabel, titles=None, figsize=(2.5, 2.5),cmap='Reds'): d2l.use_svg_display() num_rows, num_cols = matrices.shape[0], matrices.shape[1] fig, axes = d2l.plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=figsize, sharex=True, sharey=True, squeeze=False) for i, (row_axes, row_matrices) in enumerate(zip(axes, matrices)): for j, (ax, matrix) in enumerate(zip(row_axes, row_matrices)): pcm = ax.imshow(matrix.detach().numpy(), cmap=cmap) if i == num_rows - 1: ax.set_xlabel(xlabel) if j == 0: ax.set_ylabel(ylabel) if titles: ax.set_title(titles[j]) fig.colorbar(pcm, ax=axes, shrink=0.6);

它使用了PyTorch和d2l库。函数的作用是接收一个矩阵或矩阵集合，并将其可视化为热图。 具体来说，函数接收以下参数： - matrices: 一个包含矩阵的数组，可以是单个矩阵或多个矩阵。 - xlabel: x轴上的标签。 - ...

def gen_label_heatmap(self, label): label = torch.Tensor(label) grid = torch.zeros((self.label_size, self.label_size, 2)) # size:(46,46,2) grid[..., 0] = torch.Tensor(range(self.label_size)).unsqueeze(0) grid[..., 1] = torch.Tensor(range(self.label_size)).unsqueeze(1) grid = grid.unsqueeze(0) labels = label.unsqueeze(-2).unsqueeze(-2) exponent = torch.sum((grid - labels)**2, dim=-1) # size:(21,46,46) heatmaps = torch.exp(-exponent / 2.0 / self.sigma / self.sigma) return heatmaps

这段代码的功能是生成一个标签热力图，输入参数为标签。首先将标签转换成PyTorch张量格式，然后创建一个尺寸为self.label_size x self.label_size x 2的全零张量作为网格。

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3d_heatmap-master.zip_3D heatmap_python 3D热力图_python热力图_quietly1

利用python语言构建三维的热力图模型，输入数据可以直接计算导出3D热力图

C:\Users\TXN>CD C:// C:\>Python "C:\Program Files (x86)\Intel\openvino_2021.4.752\deployment_tools\open_model_zoo\demos\human_pose_estimation_demo\python\human_pose_estimation_demo.py" -at openpose -d CPU -i 0 -m D:\model\fall_detection_zpp\intel\human-pose-estimation-0001\FP16\human-pose-estimation-0001.xml [ INFO ] Initializing Inference Engine... [ INFO ] Loading network... [ INFO ] Reading network from IR... Traceback (most recent call last): File "C:\Program Files (x86)\Intel\openvino_2021.4.752\deployment_tools\open_model_zoo\demos\human_pose_estimation_demo\python\human_pose_estimation_demo.py", line 283, in <module> sys.exit(main() or 0) File "C:\Program Files (x86)\Intel\openvino_2021.4.752\deployment_tools\open_model_zoo\demos\human_pose_estimation_demo\python\human_pose_estimation_demo.py", line 184, in main model = get_model(ie, args, frame.shape[1] / frame.shape[0]) File "C:\Program Files (x86)\Intel\openvino_2021.4.752\deployment_tools\open_model_zoo\demos\human_pose_estimation_demo\python\human_pose_estimation_demo.py", line 111, in get_model prob_threshold=args.prob_threshold) File "C:\Program Files (x86)\Intel\openvino_2021.4.752\deployment_tools\open_model_zoo\demos\common\python\models\open_pose.py", line 62, in __init__ strides=(1, 1), name=self.pooled_heatmaps_blob_name) File "C:\Users\TXN\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\ngraph\utils\decorators.py", line 22, in wrapper node = node_factory_function(*args, **kwargs) TypeError: max_pool() missing 1 required positional argument: 'dilations'

这个错误通常是因为你调用了一个名为 max_pool() 的函数，但是没有给它所需要的所有参数，导致函数无法正常执行。具体来说，这个错误是因为 max_pool() 函数需要一个名为 dilations 的参数，但是你没有提供它...

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def test_mobilenet(): # todo 加载数据, 224*224的大小 模型一次训练16张图片 train_ds, test_ds, class_names = data_load(r"C:\Users\wjx\Desktop\项目\data\flower_photos_split\train", r"C:\Users\wjx\Desktop\项目\data\flower_photos_split\test", 224, 224, 16) # todo 加载模型 model = tf.keras.models.load_model("models/mobilenet_fv.h5") # model.summary() # 测试,evaluate的输出结果是验证集的损失值和准确率 loss, accuracy = model.evaluate(test_ds) # 输出结果 print('Mobilenet test accuracy :', accuracy) test_real_labels = [] test_pre_labels = [] for test_batch_images, test_batch_labels in test_ds: test_batch_labels = test_batch_labels.numpy() test_batch_pres = model.predict(test_batch_images) # print(test_batch_pres) test_batch_labels_max = np.argmax(test_batch_labels, axis=1) test_batch_pres_max = np.argmax(test_batch_pres, axis=1) # print(test_batch_labels_max) # print(test_batch_pres_max) # 将推理对应的标签取出 for i in test_batch_labels_max: test_real_labels.append(i) for i in test_batch_pres_max: test_pre_labels.append(i) # break # print(test_real_labels) # print(test_pre_labels) class_names_length = len(class_names) heat_maps = np.zeros((class_names_length, class_names_length)) for test_real_label, test_pre_label in zip(test_real_labels, test_pre_labels): heat_maps[test_real_label][test_pre_label] = heat_maps[test_real_label][test_pre_label] + 1 print(heat_maps) heat_maps_sum = np.sum(heat_maps, axis=1).reshape(-1, 1) # print(heat_maps_sum) print() heat_maps_float = heat_maps / heat_maps_sum print(heat_maps_float) # title, x_labels, y_labels, harvest show_heatmaps(title="heatmap", x_labels=class_names, y_labels=class_names, harvest=heat_maps_float, save_name="images/heatmap_mobilenet.png")

这段代码是用来测试 Mobilenet 模型在花卉数据集上的表现的。首先，使用 data_load 函数加载数据集，然后使用 tf.keras.models.load_model 函数加载预训练好的 Mobilenet 模型。接着，使用 model.evaluate ...

heatmaps = detector.predict(croppedImages); Iheatmaps = detector.visualizeHeatmaps(heatmaps, croppedImages); montage(Iheatmaps); title("关键点热力图") keypoints = detector.heatmaps2Keypoints(heatmaps); Iheatmaps = detector.visualizeKeyPoints(Iheatmaps,keypoints); montage(Iheatmaps); title('提取的每个人关键点'); Iout3 = detector.visualizeKeyPointsMultiple(I,keypoints,croppedBBoxes); imshow(Iout3); title('最终结果');改进这段代码是生成的关键点更明显

这段代码是针对人体姿态估计的，通过对图像进行关键点检测，然后将关键点可视化。如果您想让关键点更明显，可以尝试以下几种方法： 1. 调整可视化参数：可以尝试调整可视化参数，比如关键点大小、颜色等，来使其...

for(int i = 0; i < heatmaps.size[1] - 1; i ++) // resize cost 29 ms { cv::Mat heatMap(heatmaps.size[2], heatmaps.size[3], CV_32F, reinterpret_cast<float*>(const_cast<uchar*>(heatmaps.ptr(0, i)))); // heatMap.data = heatmaps.ptr(0, i); if (this->upsample_ratio != 1) { // cv::resize(heatMap, heatMap, cv::Size(0, 0), this->upsample_ratio, this->upsample_ratio, cv::INTER_CUBIC); // cv::resize(heatMap, heatMap, cv::Size(0, 0), this->upsample_ratio, this->upsample_ratio, cv::INTER_AREA); cv::resize(heatMap, heatMap, cv::Size(0, 0), this->upsample_ratio, this->upsample_ratio, cv::INTER_LINEAR); } heatmaps_channels[i] = heatMap; } 这段C++代码的详细解释

2. cv::Mat heatMap(heatmaps.size[2], heatmaps.size[3], CV_32F, reinterpret_cast*>(const_cast*>(heatmaps.ptr(0, i))));: 这行代码定义了一个名为heatMap的cv::Mat对象。它使用了heatmaps数组中的数据...

1、加载预训练模型 load detector.mat 2、读取图像 [fname,fpath] = uigetfile(".jpg;.png;.png;.bmp"); path = fullfile(fpath,fname); I = imread(path); imshow(I); title("待检测图像") 3、人体检测 [bboxes,scores] = detectPeopleACF(I); Iout = insertObjectAnnotation(I,'rectangle',bboxes,scores,'LineWidth',3); figure,imshow(Iout) title('人体检测结果') 3.1 提取各个人体区域 [croppedImages, croppedBBoxes] = detector.normalizeBBoxes(I, bboxes); figure, montage(croppedImages); title('裁剪区域图') 3.2 估计裁剪区域人体关键点 heatmaps = detector.predict(croppedImages); Iheatmaps = detector.visualizeHeatmaps(heatmaps, croppedImages); montage(Iheatmaps); title("关键点热力图") keypoints = detector.heatmaps2Keypoints(heatmaps); Iheatmaps = detector.visualizeKeyPoints(Iheatmaps,keypoints); montage(Iheatmaps); title('提取的每个人关键点'); Iout3 = detector.visualizeKeyPointsMultiple(I,keypoints,croppedBBoxes); imshow(Iout3); title('最终结果');在这段代码后加检测各个人体坐姿或者站姿的代码

keypoints = detector.heatmaps2Keypoints(heatmaps); % 对每个人体区域进行坐姿或站姿的判断和标注 for i = 1:size(croppedBBoxes,1) % 提取当前人体区域的关键点信息 currKeypoints = keypoints{i}; % 判断...
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