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
时间: 2024-04-22 07:26:58 浏览: 17
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。
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df_concat_x = pd.DataFrame() df_concat_y=pd.DataFrame() df_concat_x1=pd.DataFrame() df_concat_y1=pd.DataFrame()如何代码更简洁
你可以使用列表来存储要合并的数据框,然后使用 pandas 的 concat 函数来合并这些数据框,示例代码如下:
df_list = [df_concat_x, df_concat_y, df_concat_x1, df_concat_y1]
df_concat = pd.concat(df_list)
这样就能更简洁地合并多个数据框了。
class SelfAttention(nn.Module): def __init__(self,in_c,out_c,fm_sz,pos_bias = False): super(SelfAttention,self).__init__() self.w_q = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.w_k = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.w_v = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.pos_code = self.__getPosCode(fm_sz,out_c) self.softmax = nn.Softmax(dim = 2) self.pos_bias = pos_bias 改写为twensorflow形式
可以将这段PyTorch代码改写为如下的TensorFlow代码:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
class SelfAttention(keras.layers.Layer):
def __init__(self, in_c, out_c, fm_sz, pos_bias=False):
super(SelfAttention, self).__init__()
self.w_q = keras.layers.Conv2D(filters=out_c, kernel_size=1, input_shape=(None, None, in_c))
self.w_k = keras.layers.Conv2D(filters=out_c, kernel_size=1, input_shape=(None, None, in_c))
self.w_v = keras.layers.Conv2D(filters=out_c, kernel_size=1, input_shape=(None, None, in_c))
self.pos_code = self.__getPosCode(fm_sz, out_c)
self.softmax = keras.layers.Softmax(axis=2)
self.pos_bias = pos_bias
def __getPosCode(self, fm_sz, out_c):
x = []
for i in range(fm_sz):
x.append([np.sin, np.cos][i % 2](1 / (10000 ** (i // 2 / fm_sz))))
x = tf.convert_to_tensor([x], dtype=tf.float32)
return tf.concat([(x + tf.transpose(x)).unsqueeze(0) for i in range(out_c)], axis=0)
def call(self, x):
q, k, v = self.w_q(x), self.w_k(x), self.w_v(x)
pos_code = tf.concat([self.pos_code.unsqueeze(0) for i in range(x.shape[0])], axis=0)
if self.pos_bias:
att_map = tf.matmul(q, tf.transpose(k, perm=[0, 1, 3, 2])) + pos_code
else:
att_map = tf.matmul(q, tf.transpose(k, perm=[0, 1, 3, 2])) + tf.matmul(q, tf.transpose(pos_code, perm=[0, 1, 3, 2]))
am_shape = att_map.shape
att_map = self.softmax(tf.reshape(att_map, [am_shape[0], am_shape[1], am_shape[2] * am_shape[3]]))
att_map = tf.reshape(att_map, am_shape)
return att_map * v
```
需要注意的是,这里的代码只是一种可能的TensorFlow实现方式,具体还需要根据实际情况进行微调。