if isinstance(c2, list): is_backbone = True m_ = m m_.backbone = True else:
时间: 2023-12-23 16:05:51 浏览: 189
这段代码是一个 if-else 语句,判断变量 c2 是否为列表类型。如果是列表类型,则将变量 is_backbone 的值设置为 True,同时将变量 m_ 的值设置为变量 m。然后将变量 m_ 的属性 backbone 设置为 True。
如果变量 c2 不是列表类型,则跳过 if 语句,直接执行 else 语句。
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class DoubleFastRCNNOutputLayers(nn.Module): def __init__( self, cfg, input_size, num_classes, cls_agnostic_bbox_reg, box_dim=4 ): super(DoubleFastRCNNOutputLayers, self).__init__() if not isinstance(input_size, int): input_size = np.prod(input_size) self.cls_score = nn.Linear(input_size, num_classes + 1) num_bbox_reg_classes = 1 if cls_agnostic_bbox_reg else num_classes self.bbox_pred = nn.Linear(input_size, num_bbox_reg_classes * box_dim) nn.init.normal_(self.cls_score.weight, std=0.01) nn.init.normal_(self.bbox_pred.weight, std=0.001) for l in [self.cls_score, self.bbox_pred]: nn.init.constant_(l.bias, 0) self._do_cls_dropout = cfg.MODEL.ROI_HEADS.CLS_DROPOUT self._dropout_ratio = cfg.MODEL.ROI_HEADS.DROPOUT_RATIO def forward(self, x_s, x_l): if x_s.dim() > 2: x_s = torch.flatten(x_s, start_dim=1) if x_l.dim() > 2: x_l = torch.flatten(x_l, start_dim=1) proposal_deltas = self.bbox_pred(x_l) if self._do_cls_dropout: x_s = F.dropout(x_s, self._dropout_ratio, training=self.training) scores = self.cls_score(x_s) return scores, proposal_deltas
这段代码是一个双输入的Fast R-CNN输出层的实现,其中包括一个分类得分层和一个边界框回归层。它接受两个输入x_s和x_l,分别代表短边和长边的特征。在前向传播时,它首先对输入进行扁平化处理,然后通过bbox_pred层获得边界框预测值,通过cls_score层获得分类得分。在进行分类得分的计算时,可以进行dropout操作来防止过拟合。最终,返回分类得分和边界框预测值。
if not isinstance(ground_truth_bbs, GraspRectangles): gt_bbs = GraspRectangles.load_from_array(ground_truth_bbs) else: gt_bbs = ground_truth_bbs
这段代码是一个条件语句,用于判断`ground_truth_bbs`是否为`GraspRectangles`类型的对象。如果不是,则调用`GraspRectangles.load_from_array()`方法将`ground_truth_bbs`转换为`GraspRectangles`类型的对象并赋值给`gt_bbs`;如果是,则直接将`ground_truth_bbs`赋值给`gt_bbs`。其中,`GraspRectangles`是一个自定义的类,可能用于表示物体的抓取框。
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