inter_upperlefts = torch.max(boxes1[:, None, :2], boxes2[:, :2])
时间: 2024-01-18 07:02:40 浏览: 32
这段代码是用来计算两个矩形框的相交区域左上角点的坐标的。具体来说,`boxes1[:, None, :2]`表示将第一个矩形框的左上角点坐标沿着新的维度扩展为`(N1, 1, 2)`,其中`N1`表示第一个矩形框的数量。`boxes2[:, :2]`则表示提取第二个矩形框的左上角点坐标,并将其广播为`(1, N2, 2)`,其中`N2`表示第二个矩形框的数量。这样,两个矩形框的左上角点坐标就被扩展为了`(N1, N2, 2)`。接着,`torch.max`函数对这些坐标进行逐元素比较,并返回逐元素的最大值,即两个矩形框的相交区域左上角点的坐标。
相关问题
逐行注释: lt = torch.max(box_a[:, None, :2], box_b[:, :2]) rb = torch.min(box_a[:, None, 2:], box_b[:, 2:]) wh = (rb - lt).clamp(min=0) inter = wh[:, :, 0] * wh[:, :, 1] area_a = torch.prod(box_a[:, 2:] - box_a[:, :2], 1) area_b = torch.prod(box_b[:, 2:] - box_b[:, :2], 1) return inter / (area_a[:, None] + area_b - inter)
这是一个计算两个矩形框之间的 IoU(Intersection over Union,交并比)的函数。下面是逐行注释:
```python
lt = torch.max(box_a[:, None, :2], box_b[:, :2])
# 得到两个矩形框左上角坐标的最大值,即交集的左上角坐标
rb = torch.min(box_a[:, None, 2:], box_b[:, 2:])
# 得到两个矩形框右下角坐标的最小值,即交集的右下角坐标
wh = (rb - lt).clamp(min=0)
# 计算交集的宽高,如果宽高小于0则置为0
inter = wh[:, :, 0] * wh[:, :, 1]
# 计算交集面积
area_a = torch.prod(box_a[:, 2:] - box_a[:, :2], 1)
# 计算第一个矩形框的面积
area_b = torch.prod(box_b[:, 2:] - box_b[:, :2], 1)
# 计算第二个矩形框的面积
return inter / (area_a[:, None] + area_b - inter)
# 计算并集面积并返回交并比
```
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。
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