解释一下这段代码function im_patch = getSubwindow(im, pos, model_sz, scaled_sz) if nargin < 4, sz = model_sz; else, sz = scaled_sz; end sz = max(sz, 2);%确保sz不是太小 xs = round(pos(2) + (1:sz(2)) - sz(2)/2); ys = round(pos(1) + (1:sz(1)) - sz(1)/2); %check for out-of-bounds coordinates, and set them to the values at %the borders xs(xs < 1) = 1; ys(ys < 1) = 1; xs(xs > size(im,2)) = size(im,2); ys(ys > size(im,1)) = size(im,1); %extract image im_patch_original = im(ys, xs, :); % (if rescaling is introduced) resize image to model size % im_patch = imresize(im_patch, model_sz, 'bilinear'); if nargin>=4 % im_patch = mexResize(im_patch_original, model_sz, 'auto'); im_patch = mexResize(im_patch_original, model_sz, 'auto'); else im_patch = im_patch_original; end end
时间: 2023-09-11 19:05:54 浏览: 67
这段代码是一个 MATLAB 函数,用于从输入图像中提取一个子窗口。该函数的输入参数包括原始图像 `im`、子窗口中心位置 `pos`、子窗口的尺寸 `model_sz` 和可选的缩放尺寸 `scaled_sz`。如果没有提供缩放尺寸,则默认使用 `model_sz` 作为子窗口的尺寸。
函数首先将子窗口的尺寸 `sz` 设置为 `model_sz` 或 `scaled_sz` 中的较大值,并确保 `sz` 不小于 2。然后根据子窗口中心位置 `pos` 和 `sz`,计算出子窗口的左上角坐标 `(ys,xs)`。
接下来,函数检查 `(ys,xs)` 是否超出了图像的边界,并将其限制在合法的范围内。
最后,函数从图像 `im` 中提取出子窗口 `im_patch_original`,并对其进行可选的缩放操作。如果提供了缩放尺寸 `scaled_sz`,则使用 `mexResize` 函数对子窗口进行缩放。否则,直接返回原始子窗口 `im_patch_original`。
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解释以下这段代码function im_patch = getSubwindow(im, pos, model_sz, scaled_sz) if nargin < 4, sz = model_sz; else, sz = scaled_sz; end sz = max(sz, 2);%确保sz不是太小 xs = round(pos(2) + (1:sz(2)) - sz(2)/2); ys = round(pos(1) + (1:sz(1)) - sz(1)/2); %确保不会越过图像边界 xs(xs < 1) = 1; ys(ys < 1) = 1; xs(xs > size(im,2)) = size(im,2); ys(ys > size(im,1)) = size(im,1); %剪裁图像 im_patch_original = im(ys, xs, :); if nargin>=4 im_patch = mexResize(im_patch_original, model_sz, 'auto'); else im_patch = im_patch_original; end end
这段代码实现了从图像中获取一个指定大小的子窗口,其中:
- im:输入的图像;
- pos:子窗口中心的位置,格式为 [y, x];
- model_sz:子窗口的大小,格式为 [height, width];
- scaled_sz:可选参数,表示经过尺度缩放后的子窗口大小。
函数中首先判断是否提供了 scaled_sz 参数,如果没有,则将 sz 设为 model_sz,否则将 sz 设为 scaled_sz。然后将 sz 中的每个维度都缩小至最小为 2,以确保子窗口大小不会太小。接着根据子窗口中心的位置和大小计算出子窗口的左上角坐标 xs 和 ys,这里使用了 round 函数对坐标进行四舍五入取整。为了避免子窗口越过图像边界,还需要进行边界检查,将 xs 和 ys 中小于 1 或大于图像宽度或高度的元素设置为 1 或对应的图像宽度或高度。最后,使用剪裁操作获取原始的子窗口图像 im_patch_original,并根据是否提供 scaled_sz 参数进行可选的尺度缩放,最终返回缩放后的子窗口 im_patch。
解释scaled_loss = scaler.scale(loss) scaled_loss.backward()
这是 ChitGPT 中使用混合精度训练时的代码片段。在混合精度训练中,通过使用半精度浮点数(FP16)来加速训练,同时保持模型精度。具体来说,`scaler.scale(loss)` 使用 PyTorch 的 GradScaler 对损失值进行缩放,从而避免在 FP16 下出现梯度下降过慢的问题。缩放后的损失值 `scaled_loss` 再通过反向传播计算梯度 `scaled_loss.backward()`,从而更新模型的参数。
需要注意的是,在使用混合精度训练时,由于在 FP16 下计算梯度可能会出现溢出或下溢的问题,因此需要使用 GradScaler 对损失值进行缩放。另外,由于在 FP16 下计算梯度可能会损失一些精度,因此需要在反向传播之前使用 `scaler.unscale_(optimizer)` 将优化器的参数进行缩放,以避免权重更新过大。