def forward(self, pointcloud: torch.cuda.FloatTensor): xyz, features = self._break_up_pc(pointcloud) l_xyz, l_features = [xyz], [features] for i in range(len(self.SA_modules)): li_xyz, li_features = self.SA_modules[i][0](l_xyz[i], l_features[i]) l_xyz.append(li_xyz) l_features.append(li_features) l_features[i] = self.SA_modules[i][1](l_features[i]) #SelfAttention模块需要传入的参数为输入特征向量l_features[i] for i in range(-1, -(len(self.FP_modules) + 1), -1): l_features[i - 1] = self.FP_modules[i]( l_xyz[i - 1], l_xyz[i], l_features[i - 1], l_features[i] ) return l_xyz[0], l_features[0]为什么self.SA_modules[i][1](l_features[i])中的l_features[i]被提示为空
时间: 2023-06-27 12:07:51 浏览: 42
根据代码,`self.SA_modules` 是一个列表,其中每个元素是一个包含两个模块的元组。第一个模块是 `PointnetSAModuleMSG` 类的实例,第二个模块是 `SelfAttention` 类的实例。在 `forward` 方法中,`l_xyz` 和 `l_features` 分别存储输入点云的坐标和特征向量。在每个 SA 模块中,首先使用 `PointnetSAModuleMSG` 类的实例对输入点云进行处理,得到新的坐标和特征向量。然后,将新的坐标和特征向量添加到 `l_xyz` 和 `l_features` 列表中。在特征向量处理之后,使用 `SelfAttention` 类的实例对特征向量进行处理。因此,`self.SA_modules[i][1](l_features[i])` 中的 `l_features[i]` 不为空,它是上一个 SA 模块处理后的特征向量输出。如果提示为空,则可能是因为在代码的其他部分没有正确地设置 `l_features` 的值。
相关问题
def forward(self, pointcloud: torch.cuda.FloatTensor): xyz, features = self._break_up_pc(pointcloud) l_xyz, l_features = [xyz], [features] for i in range(len(self.SA_modules)): li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) l_xyz.append(li_xyz) l_features.append(li_features) for i in range(-1, -(len(self.FP_modules) + 1), -1): l_features[i - 1] = self.FP_modules[i]( l_xyz[i - 1], l_xyz[i], l_features[i - 1], l_features[i] ) return l_xyz[0], l_features[0]
这段代码是PointNet++中的分割网络的前向传播函数,输入是点云数据,输出是点云的特征向量和坐标。具体来说,这个函数首先将输入的点云数据拆分成坐标和特征两个部分,然后利用SA模块(即Set Abstraction模块)对点云进行特征提取,得到一系列局部特征和坐标信息。接着,利用FP模块(即Feature Propagation模块)对局部特征进行融合,得到全局特征表示。最后,输出全局特征表示和对应的坐标信息。
具体来说,这个函数的过程如下:
1. 将输入的点云数据拆分成坐标和特征两个部分,存储在xyz和features中。
2. 对于每一个SA模块,利用该模块对局部特征进行提取,得到局部坐标信息li_xyz和局部特征向量li_features,将其存储在l_xyz和l_features中。
3. 对于每一个FP模块,利用该模块对局部特征进行融合,得到新的局部特征向量,更新l_features中的元素。
4. 返回全局特征向量l_features[0]和对应的坐标信息l_xyz[0]。
总的来说,这个函数的作用是将输入的点云数据转化为全局特征向量和对应的坐标信息,以便进行点云分割等任务。
def _break_up_pc(self, pc): xyz = pc[..., 0:3].contiguous() features = ( pc[..., 3:].transpose(1, 2).contiguous() if pc.size(-1) > 3 else None ) return xyz, features def forward(self, pointcloud: torch.cuda.FloatTensor): xyz, features = self._break_up_pc(pointcloud) l_xyz, l_features = [xyz], [features] for i in range(len(self.SA_modules)): li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) l_xyz.append(li_xyz) l_features.append(li_features) for i in range(-1, -(len(self.FP_modules) + 1), -1): l_features[i - 1] = self.FP_modules[i]( l_xyz[i - 1], l_xyz[i], l_features[i - 1], l_features[i] ) return l_xyz[0], l_features[0]这段代码中self.SA_modules被传入的参数个数取决于什么
self.SA_modules被传入的参数个数取决于SA_modules的定义,每个SA_module应该接受两个参数,即点云的坐标和特征。在forward方法中,对于每个SA_module,先取出当前的坐标和特征,然后调用SA_module进行处理,得到新的坐标和特征,将它们分别加入l_xyz和l_features中,作为下一个SA_module的输入。因此,SA_modules中有多少个模块,就需要传入多少组坐标和特征。
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