params.interpolate_response = 4; % correlation score interpolation strategy: 0 - off, 1 - feature grid, 2 - pixel grid, 4 - Newton's method解释

这段代码中，params.interpolate_response被设置为4，表示在计算目标物体的位移时使用牛顿迭代法进行插值。具体而言，牛顿迭代法通过对响应图像进行多项式拟合，得到最大响应值所对应的位置，从而提高了位移计算的准确度。在实现过程中，会对响应图像进行多项式拟合（即利用responsef_padded计算二次导数），然后使用Newton-Raphson方法求解最优解（即最大响应值所对应的位置）。相比于其他插值方法，牛顿迭代法能够更准确地估计目标物体的位移，因此在一些要求更高的应用场景中会被广泛使用。

相关问题

分析这个代码class OhemCrossEntropy(nn.Module): def __init__(self, ignore_label=-1, thres=0.7, min_kept=100000, weight=None): super(OhemCrossEntropy, self).__init__() self.thresh = thres self.min_kept = max(1, min_kept) self.ignore_label = ignore_label self.criterion = nn.CrossEntropyLoss( weight=weight, ignore_index=ignore_label, reduction='none' ) def _ce_forward(self, score, target): ph, pw = score.size(2), score.size(3) h, w = target.size(1), target.size(2) if ph != h or pw != w: score = F.interpolate(input=score, size=( h, w), mode='bilinear', align_corners=config.MODEL.ALIGN_CORNERS) loss = self.criterion(score, target) return loss def _ohem_forward(self, score, target, **kwargs): ph, pw = score.size(2), score.size(3) h, w = target.size(1), target.size(2) if ph != h or pw != w: score = F.interpolate(input=score, size=( h, w), mode='bilinear', align_corners=config.MODEL.ALIGN_CORNERS) pred = F.softmax(score, dim=1) pixel_losses = self.criterion(score, target).contiguous().view(-1) mask = target.contiguous().view(-1) != self.ignore_label tmp_target = target.clone() tmp_target[tmp_target == self.ignore_label] = 0 pred = pred.gather(1, tmp_target.unsqueeze(1)) pred, ind = pred.contiguous().view(-1,)[mask].contiguous().sort() min_value = pred[min(self.min_kept, pred.numel() - 1)] threshold = max(min_value, self.thresh) pixel_losses = pixel_losses[mask][ind] pixel_losses = pixel_losses[pred < threshold] return pixel_losses.mean() def forward(self, score, target): if config.MODEL.NUM_OUTPUTS == 1: score = [score] weights = config.LOSS.BALANCE_WEIGHTS assert len(weights) == len(score) functions = [self._ce_forward] * \ (len(weights) - 1) + [self._ohem_forward] return sum([ w * func(x, target) for (w, x, func) in zip(weights, score, functions) ])

这是一个实现了OHEM(Online Hard Example Mining)的交叉熵损失函数，用于解决深度学习中存在难样本或噪声样本导致训练效果不好的问题。其中，thresh表示像素的softmax预测概率阈值，小于该阈值的像素被认为是难样本；min_kept表示每张图中保留的难样本最小数量；ignore_label表示忽略的标签；weight表示权重。_ce_forward函数实现了普通的交叉熵损失的计算；_ohem_forward函数实现了OHEM的计算。在forward函数中，对于有多个输出的模型，采用了权重平衡的方式进行计算。

if interpolate_response > 0 if interpolate_response == 2 % use dynamic interp size interp_sz = floor(size(y) * featureRatio * currentScaleFactor); end responsef = resizeDFT2(responsef, interp_sz); end代码的详解

这段代码是在进行多尺度相关滤波时使用的。具体来说，它根据插值响应的类型（interpolate_response）来调整响应图像的大小，以便在不同尺度下进行滤波。

首先，如果插值响应的类型为正数（即interpolate_response > 0），则表明需要对响应图像进行插值。这通常是为了提高滤波的精度和鲁棒性。接着，如果插值响应的类型为2（即interpolate_response == 2），则说明需要根据当前尺度因子（currentScaleFactor）和特征比例因子（featureRatio）来计算插值后的响应图像大小（interp_sz）。最后，使用resizeDFT2函数将响应图像的大小调整为interp_sz。

总的来说，这段代码的作用是在多个尺度下对响应图像进行插值和调整大小，以便在不同尺度下进行滤波并提高检测的精度和鲁棒性。