update_tracks(self, raw_detections, embeds=None, frame=None, today=None, others=None, instance_masks=None)
时间: 2024-03-12 08:42:11 浏览: 17
update_tracks(self, raw_detections, embeds=None, frame=None, today=None, others=None, instance_masks=None)是一个方法,用于更新跟踪器的轨迹信息。下面是对该方法的介绍:
该方法的参数包括:
- raw_detections:原始检测结果,用于提取目标的位置信息。
- embeds:目标的嵌入向量,用于进行目标的特征匹配。
- frame:当前帧的图像信息。
- today:当前日期。
- others:其他附加信息。
- instance_masks:目标的实例分割掩码。
该方法的功能是根据传入的参数更新跟踪器的轨迹信息。具体实现方式可能包括以下几个步骤:
1. 根据raw_detections提取目标的位置信息。
2. 根据embeds进行目标的特征匹配,以确定目标的身份。
3. 根据frame获取当前帧的图像信息,可能用于目标的可视化或其他处理。
4. 根据today获取当前日期信息,可能用于目标的时间相关处理。
5. 根据others获取其他附加信息,可能用于目标的额外处理。
6. 根据instance_masks获取目标的实例分割掩码,可能用于目标的分割处理。
相关问题
requires_grad=True
In PyTorch, the attribute `requires_grad=True` is used to specify that a tensor requires gradients to be computed during backpropagation.
When a tensor is created with `requires_grad=True`, PyTorch automatically tracks all the operations that involve that tensor and builds a computational graph. This graph is then used during backpropagation to compute the gradients of the loss with respect to the tensor.
By default, the attribute `requires_grad` is set to False when a tensor is created. However, you can set it to True using the following syntax:
```python
import torch
x = torch.ones(3, 3, requires_grad=True)
```
In this example, the tensor `x` is created with a shape of (3, 3) and all its values are set to 1. The attribute `requires_grad` is set to True, which means that gradients will be computed during backpropagation.
k for k in track_indices if tracks[k].time_since_update == 1 + level这两句代码什么意思
这两句代码是一个 Python 列表推导式,其作用是从一个名为 `tracks` 的列表中筛选出一些元素,并将这些元素的索引组成一个新的列表返回。具体来说,这里的 `track_indices` 是一个索引列表,`tracks` 是一个由轨迹对象组成的列表。`tracks[k].time_since_update` 表示第 k 个轨迹对象自上次更新以来经过的时间,`level` 是一个整数变量。因此,这两句代码的含义是:从 `track_indices` 中筛选出那些对应的轨迹对象自上次更新以来经过的时间恰好为 `1 + level` 的索引,并将它们组成一个新的列表返回。