w = model.__sizeof__(3)

`__sizeof__` 方法返回 Python 对象所占用的内存大小，以字节为单位。但是它需要一个整数参数，用于指定对象的深度，即要计算的对象嵌套层数的上限。这个参数不是必需的，默认值为 0，表示只计算直接包含在对象中的内存大小。在你的代码中，`model.__sizeof__(3)` 的语法是错误的，因为 `__sizeof__` 方法不应该有参数。你应该使用 `sys.getsizeof` 函数来获取对象的内存大小：

import sys

size = sys.getsizeof(model)
print(size)

这将打印出模型对象 `model` 占用的内存大小，以字节为单位。注意，这个结果只是一个估计值，它并不包括模型所引用的其他对象的内存大小。

相关问题

解释代码：int post_process(int8_t* input0, int8_t* input1, int8_t* input2, int model_in_h, int model_in_w, float conf_threshold, float nms_threshold, float scale_w, float scale_h, std::vector<int32_t>& qnt_zps, std::vector<float>& qnt_scales, detect_result_group_t* group) { static int init = -1; if (init == -1) { int ret = 0; ret = loadLabelName(LABEL_NALE_TXT_PATH, labels); if (ret < 0) { return -1; } init = 0; } memset(group, 0, sizeof(detect_result_group_t)); std::vector<float> filterBoxes; std::vector<float> objProbs; std::vector<int> classId; // stride 8 int stride0 = 8; int grid_h0 = model_in_h / stride0; int grid_w0 = model_in_w / stride0; int validCount0 = 0; validCount0 = process(input0, (int*)anchor0, grid_h0, grid_w0, model_in_h, model_in_w, stride0, filterBoxes, objProbs, classId, conf_threshold, qnt_zps[0], qnt_scales[0]); // stride 16 int stride1 = 16; int grid_h1 = model_in_h / stride1; int grid_w1 = model_in_w / stride1; int validCount1 = 0; validCount1 = process(input1, (int*)anchor1, grid_h1, grid_w1, model_in_h, model_in_w, stride1, filterBoxes, objProbs, classId, conf_threshold, qnt_zps[1], qnt_scales[1]); // stride 32 int stride2 = 32; int grid_h2 = model_in_h / stride2; int grid_w2 = model_in_w / stride2; int validCount2 = 0; validCount2 = process(input2, (int*)anchor2, grid_h2, grid_w2, model_in_h, model_in_w, stride2, filterBoxes, objProbs, classId, conf_threshold, qnt_zps[2], qnt_scales[2]); int validCount = validCount0 + validCount1 + validCount2; // no object detect if (validCount <= 0) { return 0; } std::vector<int> indexArray; for (int i = 0; i < validCount; ++i) { indexArray.push_back(i); } quick_sort_indice_inverse(objProbs, 0, validCount - 1, indexArray); std::set<int> class_set(std::begin(classId), std::end(classId)); for (auto c : class_set) { nms(validCount, filterBoxes, classId, indexArray, c, nms_threshold); } int last_count = 0; group->count = 0; /* box valid detect target */ for (int i = 0; i < validCount; ++i) { if (indexArray[i] == -1 || last_count >= OBJ_NUMB_MAX_SIZE) { continue; } int n = indexArray[i]; float x1 = filterBoxes[n * 4 + 0]; float y1 = filterBoxes[n * 4 + 1]; float x2 = x1 + filterBoxes[n * 4 + 2]; float y2 = y1 + filterBoxes[n * 4 + 3]; int id = classId[n]; float obj_conf = objProbs[i]; group->results[last_count].box.left = (int)(clamp(x1, 0, model_in_w) / scale_w); group->results[last_count].box.top = (int)(clamp(y1, 0, model_in_h) / scale_h); group->results[last_count].box.right = (int)(clamp(x2, 0, model_in_w) / scale_w); group->results[last_count].box.bottom = (int)(clamp(y2, 0, model_in_h) / scale_h); group->results[last_count].prop = obj_conf; char* label = labels[id]; strncpy(group->results[last_count].name, label, OBJ_NAME_MAX_SIZE); // printf("result %2d: (%4d, %4d, %4d, %4d), %s\n", i, group->results[last_count].box.left, // group->results[last_count].box.top, // group->results[last_count].box.right, group->results[last_count].box.bottom, label); last_count++; } group->count = last_count; return 0; }

这段代码实现了目标检测的后处理函数，对模型输出的特征图进行处理，并生成检测结果。具体解释如下：

函数参数：
- `input0`、`input1`、`input2`：三个特征图的指针，分别对应 stride 为 8、16、32 的特征图。
- `model_in_h`、`model_in_w`：输入模型的高度和宽度。
- `conf_threshold`：目标置信度的阈值。
- `nms_threshold`：非极大值抑制的阈值。
- `scale_w`、`scale_h`：图像的缩放因子。
- `qnt_zps`、`qnt_scales`：量化参数。
- `group`：存储检测结果的指针。

函数功能：
1. 首先，检查是否需要初始化标签名，如果是第一次调用函数，则加载标签名并保存在全局变量 `labels` 中。
2. 初始化存储检测结果的 `group` 结构体，并将其内存清零。
3. 创建用于存储过滤后的检测框位置和大小的向量 `filterBoxes`，以及存储目标置信度和类别编号的向量 `objProbs` 和 `classId`。
4. 对 stride 为 8 的特征图进行处理，计算有效目标数目，并将结果保存在 `validCount0` 中。
5. 对 stride 为 16 和 32 的特征图进行类似的处理，计算有效目标数目并分别保存在 `validCount1` 和 `validCount2` 中。
6. 计算总的有效目标数目 `validCount`，如果没有检测到目标，则直接返回。
7. 创建一个索引数组 `indexArray`，用于排序和非极大值抑制操作。
8. 使用快速排序算法 `quick_sort_indice_inverse` 对目标置信度 `objProbs` 进行降序排序，并记录索引的变化情况。
9. 创建一个集合 `class_set`，用于存储所有出现的类别编号。
10. 针对每个类别对目标框进行非极大值抑制操作，剔除重叠度较高的重复框，保留置信度最高的框。
11. 初始化最终检测结果计数器 `last_count` 和 `group->count`。
12. 遍历排序后的索引数组 `indexArray`，获取每个目标框的位置、大小、类别编号和置信度，并进行一些后处理操作。
13. 将检测结果转换为图像坐标，并保存在 `group->results` 中。
14. 更新最终检测结果计数器 `last_count`。
15. 将最终的检测结果数目保存在 `group->count` 中。
16. 返回 0 表示处理成功。

通过这样的处理过程，可以从模型输出的特征图中提取出有效的目标检测结果，并进行非极大值抑制操作，最终生成包含检测框位置、大小、类别和置信度的结果。

对上述代码进行如下修改，是否改变基本功能：tatic int process(int8_t* input, int point_cnt, int height, int width, int stride, std::vector<float>& boxes, std::vector<float>& objProbs, std::vector<int>& classId, float threshold, int32_t zp, float scale) { int validCount = 0; float thres = unsigmoid(threshold); int8_t thres_i8 = qnt_f32_to_affine(thres, zp, scale); for (int a = 0; a < point_cnt; a++){ int8_t maxClassProbs = 0; int maxClassId = 0; for (int k = 1; k < OBJ_CLASS_NUM; ++k) { int8_t prob = input[(3+k) * point_cnt + a]; if (prob > maxClassProbs) { maxClassId = k; maxClassProbs = prob; } } if (maxClassProbs >= thres_i8) { int8_t rx = input[0 * point_cnt + a]; int8_t ry = input[1 * point_cnt + a]; int8_t rw = input[2 * point_cnt + a]; int8_t rh = input[3 * point_cnt + a]; float box_x = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(rx, zp, scale)) * 2.0 - 0.5; float box_y = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(ry, zp, scale)) * 2.0 - 0.5; float box_w = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(rw, zp, scale)) * 2.0; float box_h = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(rh, zp, scale)) * 2.0; objProbs.push_back(sigmoid(deqnt_affine_to_f32(maxClassProbs, zp, scale))); classId.push_back(maxClassId); validCount++; boxes.push_back(box_x); boxes.push_back(box_y); boxes.push_back(box_w); boxes.push_back(box_h); } } return validCount; } int post_process(int8_t* input0, int model_in_h, int model_in_w, float conf_threshold, float nms_threshold, float scale_w, float scale_h, std::vector<int32_t>& qnt_zps, std::vector<float>& qnt_scales, detect_result_group_t* group) { static int init = -1; if (init == -1) { int ret = 0; ret = loadLabelName(LABEL_NALE_TXT_PATH, labels); if (ret < 0) { return -1; } init = 0; } memset(group, 0, sizeof(detect_result_group_t)); std::vector<float> filterBoxes; std::vector<float> objProbs; std::vector<int> classId; // stride 6 int stride0 = 4 + OBJ_CLASS_NUM; int point_cnt = 8400; int validCount0 = 0; validCount0 = process(input0, point_cnt, model_in_h, model_in_w, stride0, filterBoxes, objProbs, classId, conf_threshold, qnt_zps[0], qnt_scales[0]); int validCount = validCount0; // no object detect if (validCount <= 0) { return 0; } std::vector<int> indexArray; for (int i = 0; i < validCount; ++i) { indexArray.push_back(i); } quick_sort_indice_inverse(objProbs, 0, validCount - 1, indexArray); std::set<int> class_set(std::begin(classId), std::end(classId)); for (auto c : class_set) { nms(validCount, filterBoxes, classId, indexArray, c, nms_threshold); } int last_count = 0; group->count = 0; /* box valid detect target */ for (int i = 0; i < validCount; ++i) { if (indexArray[i] == -1 || last_count >= OBJ_NUMB_MAX_SIZE) { continue; } int n = indexArray[i]; float x1 = filterBoxes[n * 4 + 0]; float y1 = filterBoxes[n * 4 + 1]; float x2 = x1 + filterBoxes[n * 4 + 2]; float y2 = y1 + filterBoxes[n * 4 + 3]; int id = classId[n]; float obj_conf = objProbs[i]; group->results[last_count].box.left = (int)(clamp(x1, 0, model_in_w) / scale_w); group->results[last_count].box.top = (int)(clamp(y1, 0, model_in_h) / scale_h); group->results[last_count].box.right = (int)(clamp(x2, 0, model_in_w) / scale_w); group->results[last_count].box.bottom = (int)(clamp(y2, 0, model_in_h) / scale_h); group->results[last_count].prop = obj_conf; char* label = labels[id]; strncpy(group->results[last_count].name, label, OBJ_NAME_MAX_SIZE); // printf("result %2d: (%4d, %4d, %4d, %4d), %s\n", i, group->results[last_count].box.left, // group->results[last_count].box.top, // group->results[last_count].box.right, group->results[last_count].box.bottom, label); last_count++; } group->count = last_count; return 0; }

对于第一个修改的代码块 `static int process(int8_t* input, int point_cnt, int height, int width, int stride,
std::vector<float>& boxes, std::vector<float>& objProbs, std::vector<int>& classId, float threshold,
int32_t zp, float scale)`，基本功能并没有改变。该函数仍然实现了目标检测的后处理，根据输入的 int8_t 类型指针和相关参数，提取有效的目标检测结果，并将检测框的位置、大小、目标置信度和类别编号存储在相应的向量中。

第二个修改的代码块 `int post_process(int8_t* input0, int model_in_h, int model_in_w, float conf_threshold,
float nms_threshold, float scale_w, float scale_h, std::vector<int32_t>& qnt_zps,
std::vector<float>& qnt_scales, detect_result_group_t* group)`，基本功能也没有改变。该函数仍然实现了目标检测的后处理，根据输入的特征图和相关参数，提取有效的目标检测结果，并将检测框的位置、大小、目标置信度和类别信息存储在 `detect_result_group_t` 结构体中。

两个修改的代码块主要对输入参数进行了调整，其中 `point_cnt` 表示检测点的数量，通过调整 `stride0` 的计算方式来确定。这些修改可能是为了适应不同的检测模型或数据集，但并没有改变基本的目标检测后处理逻辑。