prototypes_cifar10.jpg

"prototypes_cifar10.jpg" 可能是一个样本原型图片的文件名。在深度学习中，样本原型是指每个类别的中心点，通常是通过计算类别内所有样本的平均值得到的。样本原型可以被用来衡量测试样本与每个类别之间的相似度，从而进行分类。"prototypes_cifar10.jpg" 可能是一个基于 CIFAR-10 数据集的分类模型的样本原型图片，用于展示每个类别的样本原型长什么样子，有助于我们理解分类模型的分类依据。

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valuation Pretrained models from the model zoo can be evaluated using the `eval.py` script. For example, the model on cifar-10 can be evaluated as follows: ```shell python eval.py --config_exp configs/scan/scan_cifar10.yml --model $MODEL_PATH ``` Visualizing the prototype images is easily done by setting the `--visualize_prototypes` flag. For example on cifar-10: <p align="center"> <img src="images/prototypes_cifar10.jpg" width="600" /> </p> Similarly, you might want to have a look at the clusters found on ImageNet (as shown at the top). First download the model (link in table above) and then execute the following command: ```shell python eval.py --config_exp configs/scan/wjd_eval.yml --model $MODEL_PATH_IMAGENET ```，这段话说了啥，能解释一下吗

这段话是在介绍如何使用预训练模型进行评估和可视化。预训练模型可以从模型库中获取。以CIFAR-10为例，可以使用以下命令进行评估：```shell python eval.py --config_exp configs/scan/scan_cifar10.yml --model $MODEL_PATH```。如果需要可视化原型图像，只需设置`--visualize_prototypes`标志即可。例如，在CIFAR-10上，可以使用以下命令进行可视化：```shell python eval.py --config_exp configs/scan/wjd_eval.yml --model $MODEL_PATH_IMAGENET```。同样，如果需要查看在ImageNet上找到的聚类结果，则需要先下载该模型（链接在上述表格中），然后执行以上命令。

class PrototypicalCalibrationBlock: def __init__(self, cfg): super().__init__() self.cfg = cfg self.device = torch.device(cfg.MODEL.DEVICE) self.alpha = self.cfg.TEST.PCB_ALPHA self.imagenet_model = self.build_model() self.dataloader = build_detection_test_loader(self.cfg, self.cfg.DATASETS.TRAIN[0]) self.roi_pooler = ROIPooler(output_size=(1, 1), scales=(1 / 32,), sampling_ratio=(0), pooler_type="ROIAlignV2") self.prototypes = self.build_prototypes() self.exclude_cls = self.clsid_filter() def build_model(self): logger.info("Loading ImageNet Pre-train Model from {}".format(self.cfg.TEST.PCB_MODELPATH)) if self.cfg.TEST.PCB_MODELTYPE == 'resnet': imagenet_model = resnet101() else: raise NotImplementedError state_dict = torch.load(self.cfg.TEST.PCB_MODELPATH) imagenet_model.load_state_dict(state_dict) imagenet_model = imagenet_model.to(self.device) imagenet_model.eval() return imagenet_model def build_prototypes(self): all_features, all_labels = [], [] for index in range(len(self.dataloader.dataset)): inputs = [self.dataloader.dataset[index]] assert len(inputs) == 1 # load support images and gt-boxes img = cv2.imread(inputs[0]['file_name']) # BGR img_h, img_w = img.shape[0], img.shape[1] ratio = img_h / inputs[0]['instances'].image_size[0] inputs[0]['instances'].gt_boxes.tensor = inputs[0]['instances'].gt_boxes.tensor * ratio boxes = [x["instances"].gt_boxes.to(self.device) for x in inputs] # extract roi features features = self.extract_roi_features(img, boxes) all_features.append(features.cpu().data) gt_classes = [x['instances'].gt_classes for x in inputs] all_labels.append(gt_classes[0].cpu().data)

这段代码是一个名为PrototypicalCalibrationBlock的类的定义，它包含了一些方法和属性。__init__方法接受一个cfg参数，用来初始化一些属性。其中包括设备类型、alpha值、预训练模型、数据加载器、RoI池化器和类别原型等。build_model方法用于加载ImageNet预训练模型，支持resnet101模型。build_prototypes方法用于提取RoI特征和类别标签，并将其存储为特征向量和类别原型。这个类的作用是在目标检测任务上进行模型校准。