output_sigma = sqrt(prod(p.norm_target_sz)) * p.output_sigma_factor / p.hog_cell_size; y = gaussianResponse(p.cf_response_size, output_sigma); yf = fft2(y);

时间: 2024-03-15 10:43:13 浏览: 13
这段代码主要是计算生成高斯响应函数时需要的标准差 output_sigma，并生成响应模板 yf。其中，p.norm_target_sz 表示目标的大小，prod(p.norm_target_sz) 表示目标大小的面积，sqrt(prod(p.norm_target_sz)) 表示目标大小的平方根，即目标的尺寸。p.output_sigma_factor 是一个系数，用于控制高斯响应函数的带宽。p.hog_cell_size 是 HOG 特征单元的大小。计算公式为：将目标大小的平方根乘以系数得到高斯响应函数的带宽，再除以 HOG 特征单元的大小得到标准差 output_sigma。这样生成的高斯响应函数在频域上呈现出中心响应强、边缘响应弱的特点，可以更好地用于目标跟踪。最后，通过傅里叶变换将高斯响应函数转换到频域上，得到响应模板 yf。在后续的目标跟踪中，可以通过计算待跟踪目标与响应模板的相似度来判断目标的位置。
相关问题

output_sigma = sqrt(prod(p.norm_target_sz)) * p.output_sigma_factor / p.hog_cell_size;

这段代码主要是计算生成高斯响应函数时需要的标准差 output_sigma。其中，p.norm_target_sz 表示目标的大小，prod(p.norm_target_sz) 表示目标大小的面积，sqrt(prod(p.norm_target_sz)) 表示目标大小的平方根，即目标的尺寸。p.output_sigma_factor 是一个系数，用于控制高斯响应函数的带宽。p.hog_cell_size 是 HOG 特征单元的大小。计算公式为：将目标大小的平方根乘以系数得到高斯响应函数的带宽，再除以 HOG 特征单元的大小得到标准差 output_sigma。这样生成的高斯响应函数在频域上呈现出中心响应强、边缘响应弱的特点，可以更好地用于目标跟踪。

if isToolboxAvailable('Signal Processing Toolbox') hann_window = single(hann(p.cf_response_size(1)) * hann(p.cf_response_size(2))'); else hann_window = single(myHann(p.cf_response_size(1)) * myHann(p.cf_response_size(2))'); end % gaussian-shaped desired response, centred in (1,1) % bandwidth proportional to target size output_sigma = sqrt(prod(p.norm_target_sz)) * p.output_sigma_factor / p.hog_cell_size; y = gaussianResponse(p.cf_response_size, output_sigma); yf = fft2(y);

这段代码主要是用于生成响应模板。首先判断当前系统是否安装了 Signal Processing Toolbox，如果安装了则使用 Signal Processing Toolbox 中的 hann 函数生成汉宁窗；否则使用自定义的 myHann 函数生成汉宁窗。生成汉宁窗的目的是减少频谱泄露，使得频域上的目标响应更加集中。接着，计算生成高斯响应函数时需要的标准差 output_sigma。其中，p.norm_target_sz 表示目标的大小，prod(p.norm_target_sz) 表示目标大小的面积，sqrt(prod(p.norm_target_sz)) 表示目标大小的平方根，即目标的尺寸。p.output_sigma_factor 是一个系数，用于控制高斯响应函数的带宽。p.hog_cell_size 是 HOG 特征单元的大小。计算公式为：将目标大小的平方根乘以系数得到高斯响应函数的带宽，再除以 HOG 特征单元的大小得到标准差 output_sigma。这样生成的高斯响应函数在频域上呈现出中心响应强、边缘响应弱的特点，可以更好地用于目标跟踪。最后，通过傅里叶变换将高斯响应函数转换到频域上，得到响应模板 yf。在后续的目标跟踪中，可以通过计算待跟踪目标与响应模板的相似度来判断目标的位置。

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if p.scale_adaptation % Code from DSST scale_factor = 1; base_target_sz = target_sz; scale_sigma = sqrt(p.num_scales) * p.scale_sigma_factor; ss = (1:p.num_scales) - ceil(p.num_scales/2); ys = exp(-0.5 * (ss.^2) / scale_sigma^2); ysf = single(fft(ys)); if mod(p.num_scales,2) == 0 scale_window = single(hann(p.num_scales+1)); scale_window = scale_window(2:end); else scale_window = single(hann(p.num_scales)); end; ss = 1:p.num_scales; scale_factors = p.scale_step.^(ceil(p.num_scales/2) - ss); if p.scale_model_factor^2 * prod(p.norm_target_sz) > p.scale_model_max_area p.scale_model_factor = sqrt(p.scale_model_max_area/prod(p.norm_target_sz)); end scale_model_sz = floor(p.norm_target_sz * p.scale_model_factor); % find maximum and minimum scales min_scale_factor = p.scale_step ^ ceil(log(max(5 ./ bg_area)) / log(p.scale_step)); max_scale_factor = p.scale_step ^ floor(log(min([size(im,1) size(im,2)] ./ target_sz)) / log(p.scale_step)); end

首先判断是否需要进行尺度自适应，然后计算尺度变换因子scale_factor、目标大小base_target_sz和尺度响应图的标准差scale_sigma。接着生成一组尺度因子scale_factors，用于对目标进行尺度变换。在此基础上，计算尺度...

解释一下这行代码area_resize_factor = sqrt(params.fixed_area/prod(bg_area));

这行代码的作用是计算一个面积缩放因子 area_resize_factor，其值用于将输入图像缩放到指定的大小，以便在后续的目标检测算法中进行处理。下面对代码进行解释： 1. params.fixed_area 表示目标检测算法中指定的...

解释一下这段代码function [params, bg_area, fg_area, area_resize_factor] = initializeAllAreas(im, params) % we want a regular frame surrounding the object avg_dim = sum(params.target_sz)/2; % size from which we extract features bg_area = round(params.target_sz + avg_dim); % pick a "safe" region smaller than bbox to avoid mislabeling fg_area = round(params.target_sz - avg_dim * params.inner_padding); % saturate to image size if(bg_area(2)>size(im,2)), bg_area(2)=size(im,2)-1; end if(bg_area(1)>size(im,1)), bg_area(1)=size(im,1)-1; end % make sure the differences are a multiple of 2 (makes things easier later in color histograms) bg_area = bg_area - mod(bg_area - params.target_sz, 2); fg_area = fg_area + mod(bg_area - fg_area, 2); % Compute the rectangle with (or close to) params.fixedArea and % same aspect ratio as the target bbox area_resize_factor = sqrt(params.fixed_area/prod(bg_area)); params.norm_bg_area = round(bg_area * area_resize_factor); % Correlation Filter (HOG) feature space % It smaller that the norm bg area if HOG cell size is > 1 params.cf_response_size = floor(params.norm_bg_area / params.hog_cell_size); % given the norm BG area, which is the corresponding target w and h? norm_target_sz_w = 0.75*params.norm_bg_area(2) - 0.25*params.norm_bg_area(1); norm_target_sz_h = 0.75*params.norm_bg_area(1) - 0.25*params.norm_bg_area(2); % norm_target_sz_w = params.target_sz(2) * params.norm_bg_area(2) / bg_area(2); % norm_target_sz_h = params.target_sz(1) * params.norm_bg_area(1) / bg_area(1); params.norm_target_sz = round([norm_target_sz_h norm_target_sz_w]); % distance (on one side) between target and bg area norm_pad = floor((params.norm_bg_area - params.norm_target_sz) / 2); radius = min(norm_pad); % norm_delta_area is the number of rectangles that are considered. % it is the "sampling space" and the dimension of the final merged resposne % it is squared to not privilege any particular direction params.norm_delta_area = (2*radius+1) * [1, 1]; % Rectangle in which the integral images are computed. % Grid of rectangles ( each of size norm_target_sz) has size norm_delta_area. params.norm_pwp_search_area = params.norm_target_sz + params.norm_delta_area - 1; end

这段代码是一个目标跟踪算法中...根据HOG特征单元大小计算出相关滤波器响应图的大小，然后根据缩放后的背景区域大小计算出对应的目标大小。最后根据目标大小和背景区域大小计算出采样区域大小和积分图计算的矩形区域。

% 设置模拟参数 N = 10000; mu_p = 198900; sigma_p = sqrt(4500.2); mu_f = 120050.28; sigma_f = sqrt(3900.6); mu_r =30710; sigma_r = sqrt(892.6); mu_s = -1572.5; sigma_s = sqrt(60.2); % 生成随机样本 p_cost = normrnd(mu_p, sigma_p, [N, 1]); f_cost = normrnd(mu_f, sigma_f, [N, 1]); r_cost = normrnd(mu_r, sigma_r, [N, 1]); s_cost = normrnd(mu_s, sigma_s, [N, 1]); % 计算总成本 total_cost = p_cost + f_cost + r_cost + s_cost; % 绘制总成本直方图 histogram(total_cost, 'Normalization', 'pdf'); xlabel('Total Cost (Millions of Yuan)'); ylabel('Probability Density'); % 输出统计信息 fprintf('Mean Total Cost: %.2f (Millions of Yuan)\n', mean(total_cost)); fprintf('Standard Deviation of Total Cost: %.2f (Millions of Yuan)\n', std(total_cost));帮我修改输出结果横坐标的跨度

sigma_p = sqrt(4500.2); mu_f = 120050.28; sigma_f = sqrt(3900.6); mu_r = 30710; sigma_r = sqrt(892.6); mu_s = -1572.5; sigma_s = sqrt(60.2); % 生成随机样本 p_cost = normrnd(mu_p, sigma_p, [N, 1]); f_...

delta = sqrt(1./pi./f./mu_c./sigma_c);

这是一个数学公式，表示电磁波在电导率为 $\sigma_c$，磁导率为 $\mu_c$ 的导体中传播时的衰减深度。其中，$f$ 表示电磁波的频率，$\pi$ 表示圆周率，$\sqrt{}$ 表示开方运算。 具体的计算方法是，将 $f$、$\mu_c$...

f = 1e6:1e5:100e6; r=3.9904e-3; D=15.8e-3; delta = sqrt(1./pi./f./mu_c./sigma_c); R_solid = 1./pi./r./delta./sigma_c; R = (D./2./r)./sqrt((D./2./r).^2-1).*R_solid; Ls = R./2./pi./f; Lm = mu_c/pi*acosh(D/2/r); L = Ls+Lm; C = pi*epslon/acosh(D/2/r); G = 2.*pi.*f.*C.*tdelta; temp_a = complex(R, 2.*pi.*f.*L); temp_b = complex(G, 2.*pi.*f.*C); gama = sqrt(temp_a.*temp_b);翻译每一句

3. delta = sqrt(1./pi./f./mu_c./sigma_c); - 计算电磁波在导体内部的衰减深度 delta。 4. R_solid = 1./pi./r./delta./sigma_c; - 计算导体的电阻率 R_solid。 5. R = (D./2./r)./sqrt((D./2./r).^2-1)...

delta = sqrt(1./pi./f./mu_c./sigma_c);delta表示什么

因此，电缆的皮肤效应深度delta就是电磁波在导体内部衰减到原来的1/e时所需的深度，可以用上述公式计算，其中f表示电磁波的频率，mu_c表示电缆的磁导率，sigma_c表示电缆的电导率，pi表示圆周率，./表示除法运算。

d_inv_sqrt = np.power(rowsum, -0.5).flatten() d_inv_sqrt[np.isinf(d_inv_sqrt)] = 0.

这段代码的作用是计算一个矩阵的每一行的元素之和的...- d_inv_sqrt[np.isinf(d_inv_sqrt)] = 0. 将 d_inv_sqrt 中的正无穷或负无穷替换为 0。 最终得到的 d_inv_sqrt 数组就是矩阵每一行的元素之和的倒数的平方根。

LDAM损失函数pytorch代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((16, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] target = torch.flatten(target) # 将 target 转换成 1D Tensor logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) 模型部分参数如下：# 设置全局参数 model_lr = 1e-5 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 50 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True use_dp = True classes = 7 resume = None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 #记录最高得分 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed) # 数据增强 mixup mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) # 读取数据集 dataset_train = datasets.ImageFolder('/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/train', transform=transform) dataset_test = datasets.ImageFolder("/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/valid", transform=transform_test)# 导入数据 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset_train, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True,drop_last=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset_test, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=False) 帮我用pytorch实现模型在模型训练中使用LDAM损失函数

loss = criterion(output, mixup_target) if use_dp: loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) else: with amp.scale_loss(loss, optimizer) as scaled_loss: scaled...

def create_laplacian_dict(self): # 拉普拉斯字典 def symmetric_norm_lap(adj): # rowsum = np.array(adj.sum(axis=1)) d_inv_sqrt = np.power(rowsum, -0.5).flatten() d_inv_sqrt[np.isinf(d_inv_sqrt)] = 0 d_mat_inv_sqrt = sp.diags(d_inv_sqrt) norm_adj = d_mat_inv_sqrt.dot(adj).dot(d_mat_inv_sqrt) return norm_adj.tocoo() def random_walk_norm_lap(adj): # 传入邻接矩阵 rowsum = np.array(adj.sum(axis=1)) # 行总和 d_inv = np.power(rowsum, -1.0).flatten() d_inv[np.isinf(d_inv)] = 0 d_mat_inv = sp.diags(d_inv) norm_adj = d_mat_inv.dot(adj) return norm_adj.tocoo() # 归一化的邻接稀疏矩阵 if self.laplacian_type == 'symmetric': # 解释器默认的是random—walk norm_lap_func = symmetric_norm_lap elif self.laplacian_type == 'random-walk': norm_lap_func = random_walk_norm_lap # 拉普拉斯的功能就用这个 else: raise NotImplementedError self.laplacian_dict = {} for r, adj in self.adjacency_dict.items(): self.laplacian_dict[r] = norm_lap_func(adj) A_in = sum(self.laplacian_dict.values()) self.A_in = self.convert_coo2tensor(A_in.tocoo())

如果选择对称归一化，就使用函数symmetric_norm_lap，如果选择随机游走归一化，就使用函数random_walk_norm_lap。然后遍历邻接矩阵字典，对每一个邻接矩阵都进行相应的归一化操作，最后将所有的归一化邻接矩阵相加，...
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