target_range_idx = dsearchn(sim_range', target_range');
时间: 2024-06-07 09:10:23 浏览: 94
这行代码是在 MATLAB 中使用 dsearchn 函数,根据目标范围 target_range 在 sim_range 中寻找最接近的值,并返回该值在 sim_range 中的索引。其中 sim_range 和 target_range 都是一维数组。具体来说,sim_range' 表示将 sim_range 转置成列向量,使得 dsearchn 函数可以按列比较。函数的返回值 target_range_idx 是一个整数,表示目标范围在 sim_range 中的位置。
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def loss_labels(self, outputs, targets, indices, num_boxes, log=True): assert 'pred_logits' in outputs src_logits = outputs['pred_logits'] idx = self._get_src_permutation_idx(indices) target_classes_o = torch.cat([t["labels"][J] for t, (_, J) in zip(targets, indices)]) target_classes = torch.full(src_logits.shape[:2], self.num_classes, dtype=torch.int64, device=src_logits.device) target_classes[idx] = target_classes_o loss_ce = F.cross_entropy(src_logits.transpose(1, 2), target_classes, self.empty_weight) losses = {'loss_ce': loss_ce} if log: # TODO this should probably be a separate loss, not hacked in this one here losses['class_error'] = 100 - accuracy(src_logits[idx], target_classes_o)[0] return losses怎么替换为focal损失函数
要将上述代码替换为Focal Loss,可以修改loss_labels函数的第8行,将F.cross_entropy替换为我们刚刚实现的FocalLoss。修改后的代码如下:
```python
def loss_labels(self, outputs, targets, indices, num_boxes, log=True):
assert 'pred_logits' in outputs
src_logits = outputs['pred_logits']
idx = self._get_src_permutation_idx(indices)
target_classes_o = torch.cat([t["labels"][J] for t, (_, J) in zip(targets, indices)])
target_classes = torch.full(src_logits.shape[:2], self.num_classes,
dtype=torch.int64, device=src_logits.device)
target_classes[idx] = target_classes_o
loss_fn = FocalLoss(gamma=2)
loss_ce = loss_fn(src_logits.transpose(1, 2), target_classes)
losses = {'loss_ce': loss_ce}
if log:
losses['class_error'] = 100 - accuracy(src_logits[idx], target_classes_o)[0]
return losses
```
在代码中,我们首先创建一个Focal Loss函数loss_fn,然后将src_logits和target_classes作为输入,计算Focal Loss。最后返回Focal Loss作为损失值。这样,就将DETR模型中的分类损失替换为Focal Loss,可以更好地处理类别不平衡的情况。
def _sample_proportional(self, batch_size): res = [] p_total = self._it_sum.sum(0, len(self._storage) - 1) every_range_len = p_total / batch_size for i in range(batch_size): mass = random.random() * every_range_len + i * every_range_len idx = self._it_sum.find_prefixsum_idx(mass) res.append(idx) return res
这段代码是一个经验回放(Experience Replay)的实现方法,用于从存储经验的缓冲区中随机采样一批数据。在深度强化学习中,经验回放是用于训练神经网络的重要技术,通过随机采样缓冲区中的经验,可以使得训练数据更加平稳和高效。具体而言,这段代码实现了一种基于经验的策略,其中每个样本被选中的概率与其累积奖励成正比,从而更有可能选择那些奖励高的样本。代码中的`_it_sum`表示的是一个树状数组,用于高效计算样本的累积奖励。