def forward(self, samples: NestedTensor): """ The forward expects a NestedTensor, which consists of: - samples.tensor: batched images, of shape [batch_size x 3 x H x W] - samples.mask: a binary mask of shape [batch_size x H x W], containing 1 on padded pixels It returns a dict with the following elements: - "pred_logits": the classification logits (including no-object) for all queries. Shape= [batch_size x num_queries x (num_classes + 1)] - "pred_boxes": The normalized boxes coordinates for all queries, represented as (center_x, center_y, height, width). These values are normalized in [0, 1], relative to the size of each individual image (disregarding possible padding). See PostProcess for information on how to retrieve the unnormalized bounding box. - "aux_outputs": Optional, only returned when auxilary losses are activated. It is a list of dictionnaries containing the two above keys for each decoder layer. """ if isinstance(samples, (list, torch.Tensor)): samples = nested_tensor_from_tensor_list(samples) features, pos = self.backbone(samples) src, mask = features[-1].decompose() assert mask is not None hs = self.transformer(self.input_proj(src), mask, self.query_embed.weight, pos[-1])[0] outputs_class = self.class_embed(hs) outputs_coord = self.bbox_embed(hs).sigmoid() out = {'pred_logits': outputs_class[-1], 'pred_boxes': outputs_coord[-1]} if self.aux_loss: out['aux_outputs'] = self._set_aux_loss(outputs_class, outputs_coord) return out
时间: 2024-02-10 07:23:46 浏览: 27
这是一个模型的前向传播函数,它接受一个NestedTensor作为输入,并返回一个包含预测结果的字典。
输入的NestedTensor包含两个部分:
- `samples.tensor`:批次图像,形状为[batch_size x 3 x H x W]
- `samples.mask`:形状为[batch_size x H x W]的二进制掩码,其中填充像素为1
返回的字典包含以下元素:
- `"pred_logits"`:所有查询的分类logits(包括无对象)。形状为[batch_size x num_queries x (num_classes + 1)]
- `"pred_boxes"`:所有查询的标准化框坐标,表示为(中心x,中心y,高度,宽度)。这些值在[0, 1]范围内进行了归一化,相对于每个单独图像的大小(不考虑可能的填充)。有关如何获取非标准化边界框的信息,请参见PostProcess。
- `"aux_outputs"`:可选项,在激活辅助损失时返回。它是一个包含每个解码器层的上述两个键的字典列表。
这个函数首先将输入的samples转换为NestedTensor类型,然后使用backbone模型提取特征和位置信息。
接下来,它将最后一个特征图分解为源特征和掩码,并使用transformer模型对其进行处理。
然后,通过类别嵌入层和边界框嵌入层对处理后的特征进行分类和边界框预测。
最后,将预测的结果以字典的形式返回,并根据需要添加辅助损失。
相关问题
.show-samples .samples{ display:block; }
这段代码定义了 `.show-samples` 类下的 `.samples` 类的 CSS 样式。它设置了 `display: block;` 属性来控制元素的显示方式。
```css
.show-samples .samples {
display: block;
}
```
这段代码的作用是将具有 `.samples` 类的元素设置为块级元素显示,即元素将占据一行的宽度,并在垂直方向上堆叠。通过为父元素添加 `.show-samples` 类,并将其包含在具有 `.samples` 类的子元素中,可以控制子元素的显示方式为块级显示。这在需要以块级形式展示一组样本或内容时很有用。
ValueError: Input arrays should have the same number of samples as target arrays. Found 2755 input samples and 2751 target samples.
这个错误通常意味着你的输入数据和目标数据的数量不一致。你需要检查一下你的数据集,看看是否有些数据被遗漏了或者重复了。你可以尝试使用 pandas 库中的 drop_duplicates() 函数去除重复的数据,或者使用数据增强技术来生成更多的数据。另外,你还需要确保你的输入数据和目标数据的顺序一致,否则也会出现这个错误。