-X, --exclude-from=FILE

`-X`或`--exclude-from`选项可以使用指定的文件来排除要打包的文件或目录。指定的文件中包含了要排除的文件或目录的列表，tar命令将会根据这个列表来排除指定的文件或目录。

具体方法如下：

1. 在一个文件中列出要排除的文件或目录：将要排除的文件或目录的路径写入一个文件中，每行一个路径，例如：

/path/to/exclude1
/path/to/exclude2

2. 使用`-X`或`--exclude-from`选项指定排除文件的路径，例如：

tar -czvf archive.tar.gz -X exclude.txt file/dir

这样打包时就会排除`exclude.txt`文件中列出的文件或目录。

注意：排除文件中的路径可以是相对路径或绝对路径，如果是相对路径，则相对于当前工作目录。排除文件中的路径可以使用通配符，例如`*.log`可以排除所有拓展名为log的文件。

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UnZip 6.00 of 20 April 2009, by Info-ZIP. Maintained by C. Spieler. Send bug reports using http://www.info-zip.org/zip-bug.html; see README for details. Usage: unzip [-Z] [-opts[modifiers]] file[.zip] [list] [-x xlist] [-d exdir] Default action is to extract files in list, except those in xlist, to exdir; file[.zip] may be a wildcard. -Z => ZipInfo mode ("unzip -Z" for usage). -p extract files to pipe, no messages -l list files (short format) -f freshen existing files, create none -t test compressed archive data -u update files, create if necessary -z display archive comment only -v list verbosely/show version info -T timestamp archive to latest -x exclude files that follow (in xlist) -d extract files into exdir modifiers: -n never overwrite existing files -q quiet mode (-qq => quieter) -o overwrite files WITHOUT prompting -a auto-convert any text files -j junk paths (do not make directories) -aa treat ALL files as text -U use escapes for all non-ASCII Unicode -UU ignore any Unicode fields -C match filenames case-insensitively -L make (some) names lowercase -X restore UID/GID info -V retain VMS version numbers -K keep setuid/setgid/tacky permissions -M pipe through "more" pager -O CHARSET specify a character encoding for DOS, Windows and OS/2 archives -I CHARSET specify a character encoding for UNIX and other archives See "unzip -hh" or unzip.txt for more help. Examples: unzip data1 -x joe => extract all files except joe from zipfile data1.zip unzip -p foo | more => send contents of foo.zip via pipe into program more unzip -fo foo ReadMe => quietly replace existing ReadMe if archive file newer

这段文本是 unzip 命令的帮助信息，它列出了 unzip 命令的用法和选项。如果你需要解压缩一个压缩文件，你可以使用 unzip 命令，并根据你的需要选择适当的选项。例如，如果你想要将一个压缩文件中的所有文件提取到指定目录中，你可以使用以下命令：unzip file.zip -d /path/to/extraction/directory。

class PrototypicalCalibrationBlock: def __init__(self, cfg): super().__init__() self.cfg = cfg self.device = torch.device(cfg.MODEL.DEVICE) self.alpha = self.cfg.TEST.PCB_ALPHA self.imagenet_model = self.build_model() self.dataloader = build_detection_test_loader(self.cfg, self.cfg.DATASETS.TRAIN[0]) self.roi_pooler = ROIPooler(output_size=(1, 1), scales=(1 / 32,), sampling_ratio=(0), pooler_type="ROIAlignV2") self.prototypes = self.build_prototypes() self.exclude_cls = self.clsid_filter() def build_model(self): logger.info("Loading ImageNet Pre-train Model from {}".format(self.cfg.TEST.PCB_MODELPATH)) if self.cfg.TEST.PCB_MODELTYPE == 'resnet': imagenet_model = resnet101() else: raise NotImplementedError state_dict = torch.load(self.cfg.TEST.PCB_MODELPATH) imagenet_model.load_state_dict(state_dict) imagenet_model = imagenet_model.to(self.device) imagenet_model.eval() return imagenet_model def build_prototypes(self): all_features, all_labels = [], [] for index in range(len(self.dataloader.dataset)): inputs = [self.dataloader.dataset[index]] assert len(inputs) == 1 # load support images and gt-boxes img = cv2.imread(inputs[0]['file_name']) # BGR img_h, img_w = img.shape[0], img.shape[1] ratio = img_h / inputs[0]['instances'].image_size[0] inputs[0]['instances'].gt_boxes.tensor = inputs[0]['instances'].gt_boxes.tensor * ratio boxes = [x["instances"].gt_boxes.to(self.device) for x in inputs] # extract roi features features = self.extract_roi_features(img, boxes) all_features.append(features.cpu().data) gt_classes = [x['instances'].gt_classes for x in inputs] all_labels.append(gt_classes[0].cpu().data)

这段代码是一个名为PrototypicalCalibrationBlock的类的定义，它包含了一些方法和属性。__init__方法接受一个cfg参数，用来初始化一些属性。其中包括设备类型、alpha值、预训练模型、数据加载器、RoI池化器和类别原型等。build_model方法用于加载ImageNet预训练模型，支持resnet101模型。build_prototypes方法用于提取RoI特征和类别标签，并将其存储为特征向量和类别原型。这个类的作用是在目标检测任务上进行模型校准。