clipped_surr
时间: 2023-10-27 08:08:38 浏览: 79
根据引用中提到的开源代码库,clipped_surr是MAPPO算法中的一个重要函数,用于计算策略梯度的估计值。具体来说,它是通过计算当前策略和旧策略之间的比率,来限制策略更新的幅度,以避免过大的更新导致策略崩溃。这个函数的实现可以在on-policy代码文件中找到,进一步了解MAPPO算法的实现细节。
相关问题
def trigger(self, detections: Detections) -> np.ndarray: """ Determines if the detections are within the polygon zone. Parameters: detections (Detections): The detections to be checked against the polygon zone Returns: np.ndarray: A boolean numpy array indicating if each detection is within the polygon zone """ clipped_xyxy = clip_boxes( boxes_xyxy=detections.xyxy, frame_resolution_wh=self.frame_resolution_wh ) clipped_detections = replace(detections, xyxy=clipped_xyxy) clipped_anchors = np.ceil( clipped_detections.get_anchor_coordinates(anchor=self.triggering_position) ).astype(int) is_in_zone = self.mask[clipped_anchors[:, 1], clipped_anchors[:, 0]] self.current_count = np.sum(is_in_zone) return is_in_zone.astype(bool)
这是一个名为 `trigger` 的方法,用于确定检测结果是否位于多边形区域内。
该方法接受一个 `Detections` 对象作为参数,该对象包含了待检测的结果。在方法中,首先通过 `clip_boxes` 函数对检测结果的边界框进行裁剪,以确保其不超出帧的分辨率。然后,使用 `replace` 函数将裁剪后的边界框应用到 `detections` 对象中。
接下来,使用 `get_anchor_coordinates` 方法获取裁剪后的边界框的锚点坐标,并将其取整为最接近的整数,并将其设置为 `clipped_anchors`。
然后,通过使用 `self.mask` 和 `clipped_anchors`,获取每个锚点坐标是否位于多边形区域内的布尔值,并将结果保存在 `is_in_zone` 中。
最后,通过使用 `np.sum` 统计位于多边形区域内的锚点的数量,并将其保存在 `self.current_count` 中。最后,将 `is_in_zone` 转换为布尔类型并返回。
请注意,上述代码中使用的函数和类,如 `clip_boxes`、`replace`、`Detections` 等,都没有给出具体实现。您需要根据您的需求自行实现或导入这些函数和类。
以下是代码示例:
```python
import numpy as np
class PolygonZone:
def trigger(self, detections: Detections) -> np.ndarray:
# 裁剪边界框
clipped_xyxy = clip_boxes(
boxes_xyxy=detections.xyxy, frame_resolution_wh=self.frame_resolution_wh
)
clipped_detections = replace(detections, xyxy=clipped_xyxy)
# 获取锚点坐标
clipped_anchors = np.ceil(
clipped_detections.get_anchor_coordinates(anchor=self.triggering_position)
).astype(int)
# 检测是否位于多边形区域内
is_in_zone = self.mask[clipped_anchors[:, 1], clipped_anchors[:, 0]]
# 统计位于多边形区域内的数量
self.current_count = np.sum(is_in_zone)
return is_in_zone.astype(bool)
```
请根据您的需求实现或导入缺失的函数和类,并根据具体情况进行调整。
解释rmse = torch.sqrt(loss(torch.log(clipped_preds), torch.log(labels)))
这段代码计算的是均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE),其中`clipped_preds`是预测值,`labels`是真实值。RMSE是用来衡量预测值与真实值之间差异的标准指标,公式为:
$RMSE = \sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y_i})^2}$
其中,$n$表示样本数量,$y_i$表示第$i$个样本的真实值,$\hat{y_i}$表示第$i$个样本的预测值。
在这段代码中,首先使用`torch.log`函数对`clipped_preds`和`labels`进行取对数操作,然后计算两者之间的差异,即$\log(\hat{y_i}) - \log(y_i)$,最后使用`torch.sqrt`函数计算该差异值的均方根,即RMSE。这么做的目的是因为数据集中的标签往往是正整数,而模型的预测值可能是连续的实数,取对数可以将预测值的范围缩小到与标签相近的范围,更容易进行比较和评估。