inter_upperlefts = torch.max(boxes1[:, None, :2], boxes2[:, :2])

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

def box_iou(boxes1, boxes2): area1 = box_area(boxes1) area2 = box_area(boxes2) lt = torch.max(boxes1[:, None, :2], boxes2[:, :2]) # [N,M,2] rb = torch.min(boxes1[:, None, 2:], boxes2[:, 2:]) # [N,M,2] wh = (rb - lt).clamp(min=0) # [N,M,2] inter = wh[:, :, 0] * wh[:, :, 1] # [N,M] union = area1[:, None] + area2 - inter iou = inter / union return iou, union

这段代码是一个计算两个框（boxes）之间的IoU（Intersection over Union）的函数。IoU是用来衡量两个框的重叠程度的指标，范围在0到1之间，值越接近1表示两个框的重叠程度越高。

代码中的`boxes1`和`boxes2`分别表示两组框的坐标信息。首先，通过调用`box_area`函数分别计算了两组框的面积，分别存储在`area1`和`area2`中。

然后，通过使用`torch.max`函数计算了两组框左上角坐标的最大值，再使用`torch.min`函数计算了两组框右下角坐标的最小值。这样就得到了两组框的左上角和右下角坐标的交集区域，存储在`lt`和`rb`中。

接下来，通过计算交集区域的宽度和高度，即`(rb - lt).clamp(min=0)`，得到了交集区域的宽度和高度，存储在`wh`中。

然后，通过计算交集区域的面积，即`wh[:, :, 0] * wh[:, :, 1]`，得到了交集区域的面积，存储在`inter`中。

最后，通过计算并集面积，即`area1[:, None] + area2 - inter`，得到了并集的面积，存储在`union`中。

最后一步，通过将交集面积除以并集面积，即`inter / union`，得到了最终的IoU值，存储在`iou`中。

函数返回了两个值，分别是IoU值和并集面积。

解析代码：img = cv2.imread(img_name) print(img_name) showimg = img with torch.no_grad(): img = letterbox(img, new_shape=self.opt.img_size)[0] # Convert # BGR to RGB, to 3x416x416 img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) img = np.ascontiguousarray(img) img = torch.from_numpy(img).to(self.device) img = img.half() if self.half else img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) # Inference pred = self.model(img, augment=self.opt.augment)[0] # Apply NMS pred = non_max_suppression(pred, self.opt.conf_thres, self.opt.iou_thres, classes=self.opt.classes, agnostic=self.opt.agnostic_nms) print(pred) # Process detections for i, det in enumerate(pred): if det is not None and len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_coords( img.shape[2:], det[:, :4], showimg.shape).round() for *xyxy, conf, cls in reversed(det): label = '%s %.2f' % (self.names[int(cls)], conf) name_list.append(self.names[int(cls)]) plot_one_box(xyxy, showimg, label=label, color=self.colors[int(cls)], line_thickness=10) cv2.imwrite('prediction.jpg', showimg) self.result = cv2.cvtColor(showimg, cv2.COLOR_BGR2BGRA) self.result = cv2.resize( self.result, (640, 480), interpolation=cv2.INTER_AREA) self.QtImg = QtGui.QImage( self.result.data, self.result.shape[1], self.result.shape[0], QtGui.QImage.Format_RGB32) self.label.setPixmap(QtGui.QPixmap.fromImage(self.QtImg))

这段代码主要是进行目标检测的推理过程，并将检测结果展示在界面上。

首先，使用OpenCV读取图片，然后对图片进行预处理，包括缩放、转换颜色空间、转换数据类型等。然后，将处理后的图片输入模型进行推理，得到检测结果，再对结果进行非极大值抑制，去除重复的检测框。最后，将检测结果绘制在原图上，保存展示图片，并将展示图片转换为Qt中可以显示的QImage格式，并在界面上展示。