def test(imgL,imgR,disp_true): model.eval() if args.cuda: imgL, imgR, disp_true = imgL.cuda(), imgR.cuda(), disp_true.cuda() #--------- mask = disp_true < 192什么意思、
时间: 2024-01-16 11:03:51 浏览: 37
这段代码是一个深度学习模型的测试函数,输入参数分别为左右图像 `imgL` 和 `imgR`,以及真实的视差图 `disp_true`。
在函数中,首先通过 `model.eval()` 来切换模型为评估模式,即关闭了 Dropout 和 BatchNormalization 等随机性的操作。
接着,如果有可用的 GPU,将输入数据 `imgL`, `imgR`, `disp_true` 转移到 GPU 上进行计算。
最后,`mask = disp_true < 192` 是一个逻辑运算,根据真实的视差图 `disp_true` 创建了一个布尔类型的掩码数组 `mask`,其中的每一个元素的值为 True 或 False,表示该像素点的视差值是否小于 192。该掩码数组可以用于后续的评估指标计算,例如计算误差时可以只考虑视差值小于 192 的像素点。
相关问题
train_loss = PSMNet.train(imgL_crop, imgR_crop, disp_crop_L)
根据代码片段,可以看出这是在调用 PSMNet 模型的 train 方法,并将 imgL_crop, imgR_crop 和 disp_crop_L 作为输入传递给该方法。其中,imgL_crop 和 imgR_crop 分别代表左右两张图像,disp_crop_L 代表左视图的视差图。
PSMNet 是一种用于立体匹配的神经网络,它的训练过程需要输入一对立体图像和对应的视差图。train 方法会根据这些输入数据计算出模型的损失,并通过反向传播算法更新模型的参数。最终,train 方法会返回一个代表训练损失的标量值。
在这个代码片段中,train_loss 变量将保存训练损失值。可以将其用于监控模型的训练效果,并根据实际情况调整模型设计和训练参数。
imgL = F.pad(imgL,(0,right_pad, top_pad,0)) imgR = F.pad(imgR,(0,right_pad, top_pad,0)) with torch.no_grad(): output3 = model(imgL,imgR) output3 = torch.squeeze(output3) if top_pad !=0: img = output3[:,top_pad:,:] else: img = output3 if len(disp_true[mask])==0: loss = 0 else: loss = F.l1_loss(img[mask],disp_true[mask]) return loss.data.cpu()什么意思
这段代码是深度学习模型的测试函数的一部分,主要用于计算模型在测试集上的误差。
首先,根据上一段代码的计算,如果图像的宽度或高度不能被 16 整除,就需要在图像的右侧或下侧进行填充,以便能够被模型正确地处理。填充后的图像分别保存在 `imgL` 和 `imgR` 中。
接着,使用 `torch.no_grad()` 上下文管理器关闭自动求导,以减少内存的使用和加速计算。
然后,通过 `model(imgL, imgR)` 计算模型的输出。由于输出的形状是 `(B, 1, H, W)`,其中 `B` 是 batch size,因此需要使用 `torch.squeeze(output3)` 去除第二个维度,将输出的形状变为 `(B, H, W)`。
接下来,根据之前计算的填充大小,将输出 `output3` 切片得到与原图像尺寸相同的图像 `img`。
最后,计算输出图像 `img` 和真实视差图 `disp_true` 之间的 L1 损失。由于可能存在视差值非常大的像素点,这些像素点可能不参与误差计算,因此使用掩码 `mask` 进行筛选,只计算视差值小于 192 的像素点的误差。最终,将误差返回。