# Only process features from the past and present image = image[:, :self.receptive_field].contiguous()是什么意思?
时间: 2024-04-05 22:29:46 浏览: 8
这段代码出现在一个类中的某个方法中,其中的image是一个输入的特征矩阵。这段代码的作用是只处理过去和现在的特征。在这个方法中,self.receptive_field表示时间块的感受野,即该时间块中神经元对过去和现在的特征进行响应。因此,这段代码针对输入的特征矩阵,只选取前self.receptive_field个时间步的特征,剩下的特征将被忽略。这样做的目的是为了保证模型的输入只包含过去和现在的信息,避免未来信息的干扰,从而提高模型的准确性和可靠性。
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# temporal block self.receptive_field = self.cfg.TIME_RECEPTIVE_FIELD是什么意思?
这段代码是在一个类中定义的,其中self.cfg是指这个类的配置文件,而self.cfg.TIME_RECEPTIVE_FIELD是指这个配置文件中的一个参数,表示时间块(temporal block)的感受野(receptive field)。感受野是指神经元对输入的响应区域,因此这个参数可以影响时间块神经元对输入的响应程度和范围。
TemporalModel( temporal_in_channels, self.receptive_field, input_shape=self.bev_size,参数是什么含义?
这是一个类的构造函数,它接受以下参数:
- `temporal_in_channels`:输入数据的时间通道数。
- `self.receptive_field`:模型的感受野大小。
- `input_shape`:输入数据的形状。
`temporal_in_channels`用于指定输入数据中时间通道的数量,例如,在视频数据中,每个帧可以被视为一个时间通道。`self.receptive_field`表示模型的感受野大小,即模型可以看到的输入数据的大小。`input_shape`指定输入数据的形状,例如,在3D点云数据中,输入数据的形状可以是(x, y, z)。