解释一段python代码 #初始化模型 if hasattr(self, "detector"): del self.detector gc.collect() torch.cuda.empty_cache()

这段 Python 代码主要完成了以下几件事情：

1. 判断 self 是否有属性 detector，如果有则执行下面的 del 语句，删除该属性。
2. 执行 gc.collect()，手动触发垃圾回收机制，释放内存。
3. 执行 torch.cuda.empty_cache()，清空 CUDA 缓存，释放 GPU 内存。

这段代码的作用是在初始化模型之前，先进行内存清理，确保模型能够正常加载运行，避免因为内存不足等问题导致程序崩溃。

相关问题

cudnn.benchmark = True weights = 'weights/yolov5s.pt' # 模型加载路径 imgsz = 640 # 预测图尺寸大小 self.conf_thres = 0.25 # NMS置信度 self.iou_thres = 0.45 # IOU阈值 # 载入模型 self.model = attempt_load(weights, map_location=self.device) stride = int(self.model.stride.max()) self.imgsz = check_img_size(imgsz, s=stride) if self.half: self.model.half() # to FP16 # 从模型中获取各类别名称 self.names = self.model.module.names if hasattr(self.model, 'module') else self.model.names # 给每一个类别初始化颜色 self.colors = [[random.randint(0, 255) for _ in range(3)] for _ in self.names]

这部分代码用于初始化目标检测模型。首先，设置了`cudnn.benchmark = True`以提高模型的性能。然后，定义了一些变量，包括模型的权重文件路径`weights`、预测图像的尺寸`imgsz`、NMS（非极大值抑制）的置信度阈值`conf_thres`和IOU（交并比）的阈值`iou_thres`。

接下来，调用`attempt_load()`函数加载模型权重文件，并根据设备类型选择计算设备。然后，根据模型的stride值和预测图像尺寸，设置了`stride`和`imgsz`变量的值。

如果使用半精度运算（half precision），则将模型转换为FP16格式。然后，从模型中获取类别名称，并为每个类别随机初始化一个颜色。

这段代码表明了初始化目标检测模型和相关参数的过程。

def mouseMoveEvent(self, ev): lpos = ev.position() if hasattr(ev, 'position') else ev.localPos() if self.lastMousePos is None: self.lastMousePos = lpos delta = Point(lpos - self.lastMousePos) self.lastMousePos = lpos super().mouseMoveEvent(ev) if not self.mouseEnabled: return self.sigSceneMouseMoved.emit(self.mapToScene(lpos)) if self.clickAccepted: ## Ignore event if an item in the scene has already claimed it. return if ev.buttons() == QtCore.Qt.MouseButton.RightButton: delta = Point(fn.clip_scalar(delta[0], -50, 50), fn.clip_scalar(-delta[1], -50, 50)) scale = 1.01 ** delta self.scale(scale[0], scale[1], center=self.mapToScene(self.mousePressPos)) self.sigDeviceRangeChanged.emit(self, self.range) elif ev.buttons() in [QtCore.Qt.MouseButton.MiddleButton, QtCore.Qt.MouseButton.LeftButton]: ## Allow panning by left or mid button. px = self.pixelSize() tr = -delta * px self.translate(tr[0], tr[1]) self.sigDeviceRangeChanged.emit(self, self.range)

这是 `GraphicsView` 类的 `mouseMoveEvent` 方法的实现。该方法用于处理鼠标移动事件。

在该方法中，首先获取鼠标位置 `lpos`，并计算出与上一次鼠标位置的偏移量 `delta`。然后，使用 `mapToScene()` 方法将 `lpos` 转换为场景坐标，并通过 `sigSceneMouseMoved` 信号发射鼠标移动事件。

接下来，根据鼠标按键的状态，执行不同的操作。如果鼠标右键被按下，则缩放视图；如果鼠标左键或中键被按下，则平移视图。

在缩放操作中，将 `delta` 限制在 [-50, 50] 的范围内，并将其转换为缩放因子 `scale`，然后使用 `scale()` 方法缩放视图。

在平移操作中，将 `delta` 乘以像素大小 `px`，得到平移距离 `tr`，然后使用 `translate()` 方法平移视图。

最后，使用 `sigDeviceRangeChanged` 信号发射设备范围更改事件，将当前视图范围 `self.range` 作为参数传递给该信号。