def build_concat_volume(refimg_fea, targetimg_fea, maxdisp): B, C, H, W = refimg_fea.shape volume = refimg_fea.new_zeros([B, 2 * C, maxdisp, H, W]) for i in range(maxdisp): if i > 0: volume[:, :C, i, :, :] = refimg_fea[:, :, :, :] volume[:, C:, i, :, i:] = targetimg_fea[:, :, :, :-i] else: volume[:, :C, i, :, :] = refimg_fea volume[:, C:, i, :, :] = targetimg_fea volume = volume.contiguous() return volume

这段代码是一个函数，用于构建拼接体积。它接受三个输入参数：参考图像特征(refimg_fea)、目标图像特征(targetimg_fea)和最大视差值(maxdisp)。

在函数内部，首先从参考图像特征的形状中提取出B（batch size）、C（通道数）、H（高度）和W（宽度）。

然后，创建了一个大小为[B, 2 * C, maxdisp, H, W]的全零张量(volume)。这个张量将用于存储拼接体积。

通过一个for循环遍历每个视差值i。在循环内部，如果i大于0，则将refimg_fea的特征复制到volume[:, :C, i, :, :]中，并将targetimg_fea的特征复制到volume[:, C:, i, :, i:]中。这样，在volume张量中的每个切片中，前C个通道存储了refimg_fea的特征，后C个通道存储了targetimg_fea的特征。

如果i等于0，则直接将refimg_fea的特征复制到volume[:, :C, i, :, :]中，并将targetimg_fea的特征复制到volume[:, C:, i, :, :]中。

最后，通过调用contiguous函数，将volume张量变为连续的内存布局，并将其作为输出返回。