anchors_bbox_map = torch.full((num_anchors,), -1, dtype=torch.long, device=device)

这行代码创建了一个形状为 `(num_anchors,)` 的张量 `anchors_bbox_map`，并将其用数值 -1 填充整个张量。具体来说，这个张量的每个元素都表示一个 anchor 与哪个 ground-truth box 匹配，如果该 anchor 没有匹配到任何一个 ground-truth box，则对应的元素值为 -1。

这里，`dtype=torch.long` 表示创建的张量的数据类型为 64 位整型，`device=device` 表示创建的张量将被放在指定的设备上（可能是 GPU 或 CPU）。

相关问题

def __call__(self, p, targets): # predictions, targets, model device = targets.device lcls, lbox, lobj = torch.zeros(1, device=device), torch.zeros(1, device=device), torch.zeros(1, device=device) tcls, tbox, indices, anchors = self.build_targets(p, targets) # targets

根据你提供的代码，问题出现在 `__call__` 方法中的 `self.build_targets(p, targets)` 行。

要解决这个问题，你需要检查 `build_targets` 方法的实现，并确保它返回一个可迭代对象，而不是 None。

下面是一个可能的实现示例，用于给出一个可迭代对象的返回值：

def build_targets(self, p, targets):
    # 在这里实现构建目标的逻辑
    # 返回一个可迭代对象，例如：
    return tcls, tbox, indices, anchors

请确保在 `build_targets` 方法中正确地计算并返回 `tcls`、`tbox`、`indices` 和 `anchors` 这些变量。

如果你已经检查了 `build_targets` 方法的实现，并且它应该返回一个可迭代对象，但仍然遇到错误，请提供更多的代码和上下文信息，以便我可以帮助你进一步解决问题。

def trigger(self, detections: Detections) -> np.ndarray: """ Determines if the detections are within the polygon zone. Parameters: detections (Detections): The detections to be checked against the polygon zone Returns: np.ndarray: A boolean numpy array indicating if each detection is within the polygon zone """ clipped_xyxy = clip_boxes( boxes_xyxy=detections.xyxy, frame_resolution_wh=self.frame_resolution_wh ) clipped_detections = replace(detections, xyxy=clipped_xyxy) clipped_anchors = np.ceil( clipped_detections.get_anchor_coordinates(anchor=self.triggering_position) ).astype(int) is_in_zone = self.mask[clipped_anchors[:, 1], clipped_anchors[:, 0]] self.current_count = np.sum(is_in_zone) return is_in_zone.astype(bool)

这是一个名为 `trigger` 的方法，用于确定检测结果是否位于多边形区域内。

该方法接受一个 `Detections` 对象作为参数，该对象包含了待检测的结果。在方法中，首先通过 `clip_boxes` 函数对检测结果的边界框进行裁剪，以确保其不超出帧的分辨率。然后，使用 `replace` 函数将裁剪后的边界框应用到 `detections` 对象中。

接下来，使用 `get_anchor_coordinates` 方法获取裁剪后的边界框的锚点坐标，并将其取整为最接近的整数，并将其设置为 `clipped_anchors`。

然后，通过使用 `self.mask` 和 `clipped_anchors`，获取每个锚点坐标是否位于多边形区域内的布尔值，并将结果保存在 `is_in_zone` 中。

最后，通过使用 `np.sum` 统计位于多边形区域内的锚点的数量，并将其保存在 `self.current_count` 中。最后，将 `is_in_zone` 转换为布尔类型并返回。

请注意，上述代码中使用的函数和类，如 `clip_boxes`、`replace`、`Detections` 等，都没有给出具体实现。您需要根据您的需求自行实现或导入这些函数和类。

以下是代码示例：

import numpy as np

class PolygonZone:
    def trigger(self, detections: Detections) -> np.ndarray:
        # 裁剪边界框
        clipped_xyxy = clip_boxes(
            boxes_xyxy=detections.xyxy, frame_resolution_wh=self.frame_resolution_wh
        )
        clipped_detections = replace(detections, xyxy=clipped_xyxy)
        
        # 获取锚点坐标
        clipped_anchors = np.ceil(
            clipped_detections.get_anchor_coordinates(anchor=self.triggering_position)
        ).astype(int)
        
        # 检测是否位于多边形区域内
        is_in_zone = self.mask[clipped_anchors[:, 1], clipped_anchors[:, 0]]
        
        # 统计位于多边形区域内的数量
        self.current_count = np.sum(is_in_zone)
        
        return is_in_zone.astype(bool)

请根据您的需求实现或导入缺失的函数和类，并根据具体情况进行调整。