predictions_list = [] full_scale_preds = [] for feature_map, predictor in zip(multilevel_features, self.predictors): prediction = predictor(feature_map) predictions_list.append(prediction) full_scale_preds.append(F.interpolate(prediction, size=(H, W), mode='bilinear', align_corners=True)) predictions = torch.cat(full_scale_preds, dim=1)是什么意思
时间: 2024-04-19 07:27:29 浏览: 15
这段代码是一个循环遍历multilevel_features和self.predictors,并使用zip函数将它们进行配对。在每次循环中,将feature_map作为输入传递给对应的predictor,并将返回的预测结果存储在prediction变量中。然后,将prediction添加到predictions_list列表中。接着,使用F.interpolate函数将prediction插值到指定的大小(H, W),并将插值后的结果添加到full_scale_preds列表中。
最后,使用torch.cat函数将full_scale_preds列表中的所有插值后的预测结果在维度1上进行拼接,生成最终的预测结果predictions。这样做是为了将来自不同尺度的特征图的预测结果进行融合,以获得更全面和准确的预测。
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predictions_list = list(zip(labels, obj.output()))
predictions_list是一个列表,它将labels和obj.output()进行了压缩(zip)操作,得到一个元组的列表。labels是一个包含标签的列表,而obj.output()是一个返回预测结果的函数或方法。通过将它们压缩在一起,可以将每个标签与对应的预测结果组合在一起,形成一个元组,并将这些元组放入predictions_list中。
sampled_ind = self._sample_predictions(preds_success_only, num_actions_to_sample)
这段代码中,`preds_success_only` 是一个经过过滤的预测列表,表示只有成功的动作才被考虑。`num_actions_to_sample` 是需要从中采样的动作数量。`self._sample_predictions` 方法会从 `preds_success_only` 中随机选取 `num_actions_to_sample` 个动作,并返回它们的索引列表 `sampled_ind`。这些随机选取的动作将被用于下一步的决策。