# Depth grid depth_grid = torch.arange(*self.cfg.LIFT.D_BOUND, dtype=torch.float) depth_grid = depth_grid.view(-1, 1, 1).expand(-1, downsampled_h, downsampled_w) n_depth_slices = depth_grid.shape[0]这是干什么?
时间: 2024-04-02 07:34:12 浏览: 20
这段代码用于生成深度格点,即在 z 轴方向(相机坐标系的轴)上平均分布一定数量的点,用于表示图像中的不同深度。具体来说,首先从配置文件中读取了深度范围 LIFT.D_BOUND,使用 torch.arange() 函数生成一组等间距的深度值 depth_grid,数据类型为 float。然后对 depth_grid 进行形状变换,将其变为形状为 (n_depth_slices, 1, 1) 的三维张量,其中 n_depth_slices 为深度切片的个数,这里是将深度值看作单通道图像的方式来进行扩展。接着,使用 expand() 函数将 depth_grid 在第二个和第三个维度上进行扩展,使其与 x_grid 和 y_grid 张量的形状相同,即形状为 (n_depth_slices, downsampled_h, downsampled_w)。最后,使用 depth_grid.shape[0] 得到深度切片的个数 n_depth_slices,作为后续操作的参数。
相关问题
def create_frustum(self): # Create grid in image plane h, w = self.cfg.IMAGE.FINAL_DIM downsampled_h, downsampled_w = h // self.encoder_downsample, w // self.encoder_downsample # Depth grid depth_grid = torch.arange(*self.cfg.LIFT.D_BOUND, dtype=torch.float) depth_grid = depth_grid.view(-1, 1, 1).expand(-1, downsampled_h, downsampled_w) n_depth_slices = depth_grid.shape[0] # x and y grids x_grid = torch.linspace(0, w - 1, downsampled_w, dtype=torch.float) x_grid = x_grid.view(1, 1, downsampled_w).expand(n_depth_slices, downsampled_h, downsampled_w) y_grid = torch.linspace(0, h - 1, downsampled_h, dtype=torch.float) y_grid = y_grid.view(1, downsampled_h, 1).expand(n_depth_slices, downsampled_h, downsampled_w) # Dimension (n_depth_slices, downsampled_h, downsampled_w, 3) # containing data points in the image: left-right, top-bottom, depth frustum = torch.stack((x_grid, y_grid, depth_grid), -1) return nn.Parameter(frustum, requires_grad=False)这里的frustum可以可视化吗?
可以的,你可以使用Matplotlib库将`frustum`可视化。以下是一个简单的示例代码,可以将`frustum`中的数据点可视化为散点图:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
# 将frustum转换为Numpy数组
frustum_np = frustum.detach().cpu().numpy()
# 创建散点图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(frustum_np[:, :, :, 0].flatten(),
frustum_np[:, :, :, 1].flatten(),
frustum_np[:, :, :, 2].flatten(),
s=1)
# 设置坐标轴标签
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
ax.set_zlabel('depth')
# 显示图像
plt.show()
```
这将显示一个三维散点图,其中x轴和y轴分别对应于图像中的水平和垂直坐标,z轴对应于深度值。
features_list = list(vgg19.features.children()) self.conv2_2 = torch.nn.Sequential(*features_list[:13]) self.conv3_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[13:26]) self.conv4_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[26: 39]) self.conv5_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[39:-1]) self.tail_layer = features_list[-1] self.fc_layers = list(vgg19.classifier.children())[:-2] self.fc_layers = torch.nn.Sequential(*list(self.fc_layers)) self.extract_0 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=8, stride=8), torch.nn.Conv2d(128, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.extract_1 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=4, stride=4), torch.nn.Conv2d(256, self.k, kernel_size=1, stride=1) )self.extract_2 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), torch.nn.Conv2d(512, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.extract_3 = torch.nn.Sequential( torch.nn.Conv2d(512, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.fc0 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc1 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc2 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc3 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc4 = torch.nn.Linear(4096, 2 * k, bias=True) self.bn1 = torch.nn.BatchNorm1d(k) self.bn2 = torch.nn.BatchNorm1d(k) weight_init(self.fc0, self.fc1, self.fc2, self.fc3, self.fc4)
这段代码定义了一个名为 VGG19Encoder 的神经网络模型。它使用了预训练的 VGG19 模型的前四个卷积层和最后一个全连接层作为特征提取器,其中前四个卷积层被分别用于提取不同层级的特征。然后,通过几个额外的卷积层和全连接层将提取的特征转换为对输入图像中物体类别的预测。其中,提取的特征被分别送入四个全连接层中进行分类。
具体来说,代码中的各个部分的功能如下:
- `features_list = list(vgg19.features.children())`:获取 VGG19 模型的所有卷积层。
- `self.conv2_2 = torch.nn.Sequential(*features_list[:13])`:将前 13 层卷积层作为 conv2_2 层。
- `self.conv3_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[13:26])`:将第 14 层到第 26 层卷积层作为 conv3_4 层。
- `self.conv4_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[26: 39])`:将第 27 层到第 39 层卷积层作为 conv4_4 层。
- `self.conv5_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[39:-1])`:将第 40 层到倒数第二层卷积层作为 conv5_4 层。
- `self.tail_layer = features_list[-1]`:将最后一层卷积层作为尾部层。
- `self.fc_layers = list(vgg19.classifier.children())[:-2]`:获取 VGG19 模型的所有全连接层,但不包括最后两层。
- `self.fc_layers = torch.nn.Sequential(*list(self.fc_layers))`:将所有全连接层组成一个新的连续的全连接层。
- `self.extract_0 = torch.nn.Sequential(torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=8, stride=8), torch.nn.Conv2d(128, self.k, kernel_size=1, stride=1))`:将 conv2_2 层的输出进行最大池化和卷积操作,以提取更高级别的特征。
- `self.extract_1 = torch.nn.Sequential(torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=4, stride=4), torch.nn.Conv2d(256, self.k, kernel_size=1, stride=1))`:将 conv3_4 层的输出进行最大池化和卷积操作,以提取更高级别的特征。
- `self.extract_2 = torch.nn.Sequential(torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), torch.nn.Conv2d(512, self.k, kernel_size=1, stride=1))`:将 conv4_4 层的输出进行最大池化和卷积操作,以提取更高级别的特征。
- `self.extract_3 = torch.nn.Sequential(torch.nn.Conv2d(512, self.k, kernel_size=1, stride=1))`:将 conv5_4 层的输出进行卷积操作,以提取更高级别的特征。
- `self.fc0 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True)`:定义一个输入为 196 的全连接层,用于分类。
- `self.fc1 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True)`:定义第二个输入为 196 的全连接层,用于分类。
- `self.fc2 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True)`:定义第三个输入为 196 的全连接层,用于分类。
- `self.fc3 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True)`:定义第四个输入为 196 的全连接层,用于分类。
- `self.fc4 = torch.nn.Linear(4096, 2 * k, bias=True)`:定义一个输入为 4096 的全连接层,用于分类。
- `self.bn1 = torch.nn.BatchNorm1d(k)`:定义一个 Batch Normalization 层,用于归一化数据。
- `self.bn2 = torch.nn.BatchNorm1d(k)`:定义第二个 Batch Normalization 层,用于归一化数据。
- `weight_init(self.fc0, self.fc1, self.fc2, self.fc3, self.fc4)`:对所有全连接层进行权重初始化,以提高模型的性能。