ceil.model
时间: 2023-10-18 18:26:54 浏览: 64
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if p.scale_adaptation % Code from DSST scale_factor = 1; base_target_sz = target_sz; scale_sigma = sqrt(p.num_scales) * p.scale_sigma_factor; ss = (1:p.num_scales) - ceil(p.num_scales/2); ys = exp(-0.5 * (ss.^2) / scale_sigma^2); ysf = single(fft(ys)); if mod(p.num_scales,2) == 0 scale_window = single(hann(p.num_scales+1)); scale_window = scale_window(2:end); else scale_window = single(hann(p.num_scales)); end; ss = 1:p.num_scales; scale_factors = p.scale_step.^(ceil(p.num_scales/2) - ss); if p.scale_model_factor^2 * prod(p.norm_target_sz) > p.scale_model_max_area p.scale_model_factor = sqrt(p.scale_model_max_area/prod(p.norm_target_sz)); end scale_model_sz = floor(p.norm_target_sz * p.scale_model_factor); % find maximum and minimum scales min_scale_factor = p.scale_step ^ ceil(log(max(5 ./ bg_area)) / log(p.scale_step)); max_scale_factor = p.scale_step ^ floor(log(min([size(im,1) size(im,2)] ./ target_sz)) / log(p.scale_step)); end
这段代码实现的是目标跟踪算法中的尺度自适应部分。首先判断是否需要进行尺度自适应,然后计算尺度变换因子scale_factor、目标大小base_target_sz和尺度响应图的标准差scale_sigma。接着生成一组尺度因子scale_factors,用于对目标进行尺度变换。在此基础上,计算尺度响应图的权重系数ys,进行傅里叶变换,最后使用汉宁窗口函数来平滑尺度响应图。在计算过程中还进行了一些参数的限制和约束,例如限制尺度模型的面积不超过最大值、限制尺度变换因子的最大和最小值等。
class NLayerDiscriminator(nn.Module): def init(self, input_nc=3, ndf=64, n_layers=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_sigmoid=False, use_parallel=True): super(NLayerDiscriminator, self).init() self.use_parallel = use_parallel if type(norm_layer) == functools.partial: use_bias = norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d else: use_bias = norm_layer == nn.InstanceNorm2d kw = 4 padw = int(np.ceil((kw-1)/2)) sequence = [ nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult = 1 for n in range(1, n_layers): nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n, 8) sequence += [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n_layers, 8) sequence += [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] sequence += [nn.Conv2d(ndf * nf_mult, 1, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw)] if use_sigmoid: sequence += [nn.Sigmoid()] self.model = nn.Sequential(*sequence) def forward(self, input): return self.model(input),逐行解释上述代码
这段代码实现了一个深度卷积神经网络的判别器,用于对输入的图像进行分类,判断其是否为真实图像。下面逐行解释代码:
```
class NLayerDiscriminator(nn.Module):
```
定义了一个名为 `NLayerDiscriminator` 的类,它继承自 `nn.Module`。
```
def __init__(self, input_nc=3, ndf=64, n_layers=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_sigmoid=False, use_parallel=True):
```
定义了类的构造函数,其中 `input_nc` 表示输入图像的通道数,`ndf` 表示初始特征数量,`n_layers` 表示网络的深度,`norm_layer` 表示使用的归一化方法,`use_sigmoid` 表示是否使用 Sigmoid 函数,`use_parallel` 表示是否使用多 GPU 并行计算。
```
super(NLayerDiscriminator, self).__init__()
```
调用父类的构造函数。
```
self.use_parallel = use_parallel
```
保存 `use_parallel` 参数。
```
if type(norm_layer) == functools.partial:
use_bias = norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d
else:
use_bias = norm_layer == nn.InstanceNorm2d
```
判断是否使用 InstanceNorm2d 归一化方法。
```
kw = 4
padw = int(np.ceil((kw-1)/2))
```
定义卷积核大小和填充大小。
```
sequence = [
nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw),
nn.LeakyReLU(0.2, True)
]
```
定义网络的第一层。
```
nf_mult = 1
for n in range(1, n_layers):
nf_mult_prev = nf_mult
nf_mult = min(2**n, 8)
sequence += [
nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=use_bias),
norm_layer(ndf * nf_mult),
nn.LeakyReLU(0.2, True)
]
```
定义网络的中间层,其中使用了多个卷积层和归一化层,激活函数为 LeakyReLU。
```
nf_mult_prev = nf_mult
nf_mult = min(2**n_layers, 8)
sequence += [
nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw, bias=use_bias),
norm_layer(ndf * nf_mult),
nn.LeakyReLU(0.2, True)
]
```
定义网络的最后一层。
```
sequence += [nn.Conv2d(ndf * nf_mult, 1, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw)]
```
定义网络的输出层,输出一个标量,表示输入图像是否为真实图像。
```
if use_sigmoid:
sequence += [nn.Sigmoid()]
```
如果 `use_sigmoid` 为真,则在输出层后添加一个 Sigmoid 函数,将输出值映射到 [0,1] 区间。
```
self.model = nn.Sequential(*sequence)
```
将所有层组合成一个序列模型。
```
def forward(self, input):
return self.model(input)
```
定义前向传播函数,将输入图像向前传播至输出层,返回输出结果。