ind = torch.nonzero(label[i])

时间: 2024-06-01 07:12:32 浏览: 159
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MAN_UG_IND246_EN_manual_MantoMan_IND246_UG_MettlerToledo_

As an AI language model, I don't have access to the full context of your code. However, based on this line of code alone, it appears that you are using PyTorch to find the indices of non-zero elements in a tensor variable called "label" at index i. The torch.nonzero() function returns a tensor containing the indices of non-zero elements in the input tensor. In this case, it seems that you are interested in the non-zero elements of the tensor at a specific index i. You can use the resulting tensor "ind" to access the non-zero elements of the tensor "label" at index i. For example, if label[i] = [0, 1, 0, 2], then ind will be a tensor containing the indices of non-zero elements: [[1], [3]]. You can use these indices to access the non-zero elements of label[i] as label[i][[1,3]] = [1, 2].
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embed_ind = torch.max(score, dim=1)

This line of code finds the maximum value and corresponding index along the second ... The resulting "embed_ind" tensor contains the indices of the maximum values for each row in the "score" tensor.

embed_ind = torch.max(score, dim=1)[1]

The resulting index tensor "embed_ind" contains the index of the maximum value for each row of "score". This is often used in classification tasks where the predicted class is chosen as the one with ...

for ndx in res_reg[1:]: locs,descr = sift.read_features_from_file(featlist[ndx]) # get matches matches = sift.match(q_descr,descr) ind = matches.nonzero()[0] ind2 = matches[ind] tp = homography.make_homog(locs[:,:2].T) try: H,inliers = homography.H_from_ransac(fp[:,ind],tp[:,ind2],model,match_theshold=4) except: inliers = [] # store inlier count rank[ndx] = len(inliers) sorted_rank = sorted(rank.items(), key=lambda t: t[1], reverse=True) res_geom = [res_reg[0]]+[s[0] for s in sorted_rank] print ('top matches (homography):', res_geom)

这段代码是一个重要的部分，它是用来进行单应性矩阵和RANSAC算法的匹配和筛选的。具体来说，代码中的for循环遍历了常规查询得到的候选图像列表，从中载入了特征描述符和关键点，并使用SIFT算法的match函数来获取查询...

from PIL import Image, ImageTk # 打开 GIF 文件 im = Image.open("animation.gif") # 获取 GIF 中的所有帧 frames = [] for frame in ImageSequence.Iterator(im): frames.append(frame.copy()) # 显示 GIF 动图 def update(ind): frame = frames[ind] photo = ImageTk.PhotoImage(frame) label.config(image=photo) label.image = photo ind += 1 if ind == len(frames): ind = 0 root.after(100, update, ind) root = tkinter.Tk() label = tkinter.Label(root) label.pack() root.after(0, update, 0) root.mainloop()怎么和chatbox聊天框联系起来

label = tk.Label(gif_window) label.pack() def update(ind): frame = frames[ind] photo = ImageTk.PhotoImage(frame) label.config(image=photo) label.image = photo ind += 1 if ind == len(frames):...

解释这段代码for ind in range(image.shape[0]): slice = image[ind, :, :] x, y = slice.shape[0], slice.shape[1] slice = zoom(slice, (256 / x, 256 / y), order=0) input = torch.from_numpy(slice).unsqueeze( 0).unsqueeze(0).float().cuda() net.eval() with torch.no_grad(): if FLAGS.model == "unet_urpc": out_main, _, _, _ = net(input) else: out_main = net(input) out = torch.argmax(torch.softmax( out_main, dim=1), dim=1).squeeze(0) out = out.cpu().detach().numpy() pred = zoom(out, (x / 256, y / 256), order=0) prediction[ind] = pred

在循环内部，通过索引ind从image中选择一个切片，并将其存储在变量slice中。 接下来，通过slice.shape[0]和slice.shape[1]获取切片的高度和宽度，并将它们分别存储在变量x和y中。 然后，使用zoom()...

详细分析一下这个函数def _ohem_forward(self, score, target, **kwargs): ph, pw = score.size(2), score.size(3) h, w = target.size(1), target.size(2) if ph != h or pw != w: score = F.interpolate(input=score, size=( h, w), mode='bilinear', align_corners=config.MODEL.ALIGN_CORNERS) pred = F.softmax(score, dim=1) pixel_losses = self.criterion(score, target).contiguous().view(-1) mask = target.contiguous().view(-1) != self.ignore_label tmp_target = target.clone() tmp_target[tmp_target == self.ignore_label] = 0 pred = pred.gather(1, tmp_target.unsqueeze(1)) pred, ind = pred.contiguous().view(-1,)[mask].contiguous().sort() min_value = pred[min(self.min_kept, pred.numel() - 1)] threshold = max(min_value, self.thresh) pixel_losses = pixel_losses[mask][ind] pixel_losses = pixel_losses[pred < threshold] return pixel_losses.mean()

接着，它使用交叉熵损失函数计算像素级别损失，并将target中等于ignore_label的像素点设置为0。然后，它根据mask来选择那些需要计算loss的像素点，并将它们按照概率从小到大排序。接着，它选择前min_kept个像素点...

import torch import torch.nn.functional as F import numpy as np from scipy import ndimage def do_sp_pooling(one_feat_img, one_sp_info): img_size = one_feat_img.shape num_units = img_size[0] * img_size[1] dim = img_size[2] one_feat_img = one_feat_img.reshape(num_units, dim) img_size_org = one_sp_info['img_size'] pixel_ind_map = np.arange(num_units).reshape(img_size[0], img_size[1]) pixel_ind_map_org = ndimage.zoom(pixel_ind_map, [img_size_org[0]/img_size[0], img_size_org[1]/img_size[1]], order=0) pixel_ind_sps = one_sp_info['pixel_ind_sps'] num_sp = len(pixel_ind_sps) weight_pool_info = torch.zeros((num_sp, num_units), dtype=one_feat_img.dtype, device=one_feat_img.device) for idx_sp in range(num_sp): pixel_ind_sp_one = pixel_ind_sps[idx_sp] ind_pixels_in_map = pixel_ind_map_org[pixel_ind_sp_one] _, uniqueIndex = np.unique(ind_pixels_in_map, return_inverse=True) frequency = np.bincount(uniqueIndex) / len(ind_pixels_in_map) frequency = frequency.astype(one_feat_img.dtype) freq_one_sp = torch.zeros(num_units, dtype=one_feat_img.dtype, device=one_feat_img.device) freq_one_sp[ind_pixels_in_map] = torch.tensor(frequency, dtype=one_feat_img.dtype, device=one_feat_img.device) weight_pool_info[idx_sp, :] = freq_one_sp one_feat_sps = torch.mm(weight_pool_info, one_feat_img) return one_feat_sps, weight_pool_info，根据上述代码，给出一个详尽的流程

1.导入必要的库：torch，numpy和scipy中的ndimage。 2.定义一个名为do_sp_pooling的函数，该函数接收两个参数：一个特征图和一个super-pixel信息字典。 3.获取特征图的大小（img_size）和维度（dim），并将特征图...

优化这段代码 const ind = e.currentTarget.dataset.ind this.data.noteInfo.picture.splice(ind, 1) const picture = this.data.noteInfo.picture this.setData({ 'noteInfo.picture': picture })

const ind = e.currentTarget.dataset.ind; const picture = [...this.data.noteInfo.picture]; picture.splice(ind, 1); this.setData({ 'noteInfo.picture': picture }); 这里使用了扩展运算符[...]来创建...

if markk=='aa**': im = Image.open('C:/Users/renzi/Desktop/robot_chat_app/client/emoji/weixiao.gif') # 获取 GIF 中的所有帧 frames = [] for frame in ImageSequence.Iterator(im): frames.append(frame.copy()) # 显示 GIF 动图 def update(ind): frame = frames[ind] photo = ImageTk.PhotoImage(frame) label.config(image=photo) label.image = photo ind += 1 if ind == len(frames): ind = 0 root.after(100, update, ind) label = tkinter.Label(root) label.pack() chatbox.image_create(tkinter.END,label) root.after(0, update, 0) 让gif在滚动聊天框里显示

可以尝试将这段代码放到一个函数... label = tkinter.Label(root) label.pack() chatbox.image_create(tkinter.END,label) root.after(0, update, 0) # 在聊天框中调用 show_gif 函数 show_gif(root, chatbox)

if markk=='aa**': im = Image.open('C:/Users/renzi/Desktop/robot_chat_app/client/emoji/weixiao.gif') # 获取 GIF 中的所有帧 frames = [] for frame in ImageSequence.Iterator(im): frames.append(frame.copy()) # 显示 GIF 动图 def update(ind): frame = frames[ind] photo = ImageTk.PhotoImage(frame) label.config(image=photo) label.image = photo ind += 1 if ind == len(frames): ind = 0 chatbox.after(100, update, ind) label = chatbox.image_create(tkinter.END, label) label.pack() chatbox.after(0, update, 0)怎么让label显示在滚动的聊天框里

你可以将label添加到Text窗口中，然后使用窗口的yview_moveto()方法将滚动条移动到最下方。可以像这样修改代码： label = tkinter.Label(chatbox, image=photo) chatbox.window_create(tkinter.END, window=...

分析这个代码class OhemCrossEntropy(nn.Module): def __init__(self, ignore_label=-1, thres=0.7, min_kept=100000, weight=None): super(OhemCrossEntropy, self).__init__() self.thresh = thres self.min_kept = max(1, min_kept) self.ignore_label = ignore_label self.criterion = nn.CrossEntropyLoss( weight=weight, ignore_index=ignore_label, reduction='none' ) def _ce_forward(self, score, target): ph, pw = score.size(2), score.size(3) h, w = target.size(1), target.size(2) if ph != h or pw != w: score = F.interpolate(input=score, size=( h, w), mode='bilinear', align_corners=config.MODEL.ALIGN_CORNERS) loss = self.criterion(score, target) return loss def _ohem_forward(self, score, target, **kwargs): ph, pw = score.size(2), score.size(3) h, w = target.size(1), target.size(2) if ph != h or pw != w: score = F.interpolate(input=score, size=( h, w), mode='bilinear', align_corners=config.MODEL.ALIGN_CORNERS) pred = F.softmax(score, dim=1) pixel_losses = self.criterion(score, target).contiguous().view(-1) mask = target.contiguous().view(-1) != self.ignore_label tmp_target = target.clone() tmp_target[tmp_target == self.ignore_label] = 0 pred = pred.gather(1, tmp_target.unsqueeze(1)) pred, ind = pred.contiguous().view(-1,)[mask].contiguous().sort() min_value = pred[min(self.min_kept, pred.numel() - 1)] threshold = max(min_value, self.thresh) pixel_losses = pixel_losses[mask][ind] pixel_losses = pixel_losses[pred < threshold] return pixel_losses.mean() def forward(self, score, target): if config.MODEL.NUM_OUTPUTS == 1: score = [score] weights = config.LOSS.BALANCE_WEIGHTS assert len(weights) == len(score) functions = [self._ce_forward] * \ (len(weights) - 1) + [self._ohem_forward] return sum([ w * func(x, target) for (w, x, func) in zip(weights, score, functions) ])

ignore_label表示忽略的标签；weight表示权重。_ce_forward函数实现了普通的交叉熵损失的计算；_ohem_forward函数实现了OHEM的计算。在forward函数中，对于有多个输出的模型，采用了权重平衡的方式进行计算。

# -*- coding: utf-8 -*- import pickle from PCV.localdescriptors import sift from PCV.imagesearch import imagesearch from PCV.geometry import homography from PCV.tools.imtools import get_imlist #载入图像列表 imlist = get_imlist('oxbuild/') nbr_images = len(imlist) #载入特征列表 featlist = [imlist[i][:-3]+'sift' for i in range(nbr_images)] #载入词汇 with open('oxbuild/vocabulary.pkl', 'rb') as f: voc = pickle.load(f) src = imagesearch.Searcher('testImaAdd.db',voc) #查询图像索引和查询返回的图像数 q_ind = 892 nbr_results = 20 # 常规查询(按欧式距离对结果排序) res_reg = [w[1] for w in src.query(imlist[q_ind])[:nbr_results]] print ('top matches (regular):', res_reg) #载入查询图像特征 q_locs,q_descr = sift.read_features_from_file(featlist[q_ind]) fp = homography.make_homog(q_locs[:,:2].T) #用单应性进行拟合建立RANSAC模型 model = homography.RansacModel() rank = {} #载入候选图像的特征 for ndx in res_reg[1:]: locs,descr = sift.read_features_from_file(featlist[ndx]) # get matches matches = sift.match(q_descr,descr) ind = matches.nonzero()[0] ind2 = matches[ind] tp = homography.make_homog(locs[:,:2].T) try: H,inliers = homography.H_from_ransac(fp[:,ind],tp[:,ind2],model,match_theshold=4) except: inliers = [] # store inlier count rank[ndx] = len(inliers) sorted_rank = sorted(rank.items(), key=lambda t: t[1], reverse=True) res_geom = [res_reg[0]]+[s[0] for s in sorted_rank] print ('top matches (homography):', res_geom) # 显示查询结果 imagesearch.plot_results(src,res_reg[:8]) #常规查询 imagesearch.plot_results(src,res_geom[:8]) #重排后的结果

这段代码是一个图像检索的例子，其中使用了SIFT算法提取图像的关键点和特征描述符，使用了单应性矩阵和RANSAC算法进行匹配和筛选，使用了词汇表和倒排索引技术来加速查询。具体来说，代码中首先载入了图像列表和特征...

解释这行代码if (response.data.findIndex(item => item.IND_MEMO === x.label) !== -1) { chooseAfterValue.value.push(x) }

这是一段JavaScript代码，它先使用findIndex()函数在response.data数组中查找是否有符合条件的元素，如果...此代码的作用是根据x.label在response.data中查找匹配项，并将匹配项添加到chooseAfterValue.value数组中。

bias5=Ind.BIAS(data,5) bias10=Ind.BIAS(data,10) bias20=Ind.BIAS(data,20)

这段代码使用了一个名为 "Ind.BIAS" 的函数，并传入了一个名为 "data" 的参数和三个不同的整数参数 5、10 和 20，分别赋值给变量 "bias5"、"bias10" 和 "bias20"。很遗憾，我无法确定 "Ind.BIAS" 函数的具体实现和...

// 加入购物车 joinShopCar() { alert("加入购物车成功"); let shopcarList = JSON.parse(localStorage.getItem("shopcar")) || []; console.log(shopcarList); this.goodsData.num = 1; this.goodsData.isChecked = false; let ind = shopcarList.findIndex((ele) => { return ele.id == this.goodsId.id; }); console.log(ind); // 如果有相同的返回该数据的下标,没有则返回-1 if (ind == -1) { shopcarList.push(this.goodsData); } else { shopcarList[ind].num++; } localStorage.setItem("shopcar", JSON.stringify(shopcarList)); this.$router.push("/shopcar"); },

这段代码是关于一个加入购物车的函数，当用户点击“加入购物车”按钮时，会向用户弹出一个提示框，然后会从本地存储中获取购物车列表（如果没有则初始化为空数组），并将当前商品的数量设置为1，选中状态设置为false...

解释下面代码def calc_target_index(state, cx, cy, pind): ind = pind while len(cx) - 1 > ind: dx = cx[ind] - state.x dy = cy[ind] - state.y d = math.sqrt(dx ** 2 + dy ** 2) if d >= Lfc: break ind += 1 return ind def calc_curvature(x, y): dx_dt = np.gradient(x, dt) dy_dt = np.gradient(y, dt) d2x_dt2 = np.gradient(dx_dt, dt) d2y_dt2 = np.gradient(dy_dt, dt) divisor = (dx_dt ** 2 + dy_dt ** 2) ** 1.5 mask = np.isclose(divisor, 0.0, atol=1e-6) divisor[mask] = 1e-6 curvature = np.where(mask, 0.0, (d2x_dt2 * dy_dt - dx_dt * d2y_dt2) / divisor) return curvature

这段代码实现了路径跟踪中的两个关键步骤：计算当前车辆所需要跟随的路径点的索引和计算路径曲率。 calc_target_index函数用于计算当前车辆所需要跟随的路径点的索引。它通过遍历预先定义的路径上的所有点，从当前...

def getPairs(id): label_root = kittiRoot + "instances/" + id image_root = label_root.replace('instances', 'images') image_list = make_dataset(image_root, suffix='.png') image_list.sort() label_list = make_dataset(label_root, suffix='.png') label_list.sort() imgs_list = [] # filter out images with no cars for ind, image_path in enumerate(image_list): label_path = label_list[ind] label = np.array(Image.open(label_path)) plt.imshow(label) plt.show() # for car #mask = np.logical_and(label >= label_id * 1000, label < (label_id + 1) * 1000) mask = np.logical_and(label > 0,label < 3) obj_ids = np.unique(label[mask]).tolist() if len(obj_ids) < 1: continue imgs_list.append('/'.join(image_path.split('/')[-2:])) return imgs_list

这段代码的作用是从指定路径下的标签图像和相应的原始图像中，筛选出含有车辆的图像，并返回这些图像的路径列表。具体实现过程如下： 1. 根据指定的参数 id，生成标签图像和原始图像的路径。 ...

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实时三维重建：InfiniTAM的ros驱动应用

资源摘要信息:"InfiniTAM用ros驱动进行实时重建" InfiniTAM是一个开源的三维重建系统，利用ROS（Robot Operating System）作为驱动，实现了对环境的实时三维建模和重建。下面详细阐述关于InfiniTAM和ROS驱动实时三维重建的技术知识点。 首先，我们需要了解ROS（Robot Operating System），它是一个用于机器人软件开发的灵活框架，提供了一系列工具和库来帮助软件开发者创建复杂、可重复使用的机器人行为和功能。ROS的一个核心优势是其高度模块化的系统，它允许开发者分别开发和测试组件，之后再集成到一个完整的系统中。ROS广泛应用于机器人的感知、建图、导航、定位以及手臂控制等领域。 接着，我们来看InfiniTAM，它是一个专门针对实时三维场景理解的系统。InfiniTAM具备以下几个关键技术特点： 1. 实时性能：InfiniTAM利用高效的数据结构和算法，在单个或多个GPU上运行，能够处理大量数据，实现实时的三维重建。 2. 带宽优化：在进行三维重建时，数据的传输和存储是非常消耗资源的。InfiniTAM通过优化数据传输和存储来最小化带宽消耗，使得在有限的计算资源下也能高效运行。 3. 模块化和可扩展性：InfiniTAM的设计允许用户通过添加或修改模块来定制系统功能，易于扩展到不同的应用场景。 4. 多传感器融合：InfiniTAM支持包括深度相机、RGB相机和激光雷达等多种传感器的数据融合，增强重建过程的鲁棒性和精确度。 5. 相机标定与校正：系统内置了相机标定工具，可以处理镜头畸变等问题，确保重建结果的准确性。 现在，我们将重点放在如何使用ROS驱动InfiniTAM进行实时三维重建： ROS驱动InfiniTAM的实现，主要依赖于ROS的节点系统，每个节点可以执行一个特定的功能，如图像获取、数据处理、结果展示等。通过节点之间的消息传递，可以实现不同功能的协同工作。在InfiniTAM中，典型的节点可能包括： - 数据采集节点：负责从连接的硬件设备（如RGB-D相机）中获取图像和深度数据。 - 数据处理节点：对采集到的数据进行必要的预处理，例如滤波、归一化等。 - 三维重建节点：核心的处理节点，负责调用InfiniTAM系统内的算法对环境进行实时的三维建模。 - 结果展示节点：将重建的结果通过图形界面展示给用户，提供直观的三维模型显示。 为了实现上述节点在ROS框架中的协同工作，需要定义相应的ROS消息类型和话题，确保数据能够及时准确地在各个节点之间传递。例如，数据采集节点需要发布图像和深度数据到特定的话题上，而数据处理节点则订阅这些话题以接收数据进行处理。 总之，InfiniTAM利用ROS作为驱动进行实时三维重建，结合了ROS强大的模块化架构和InfiniTAM高效实时处理的优势，为开发者提供了强大的工具来构建实时三维重建应用。这套系统适合于需要高性能三维感知能力的应用场合，如自动驾驶汽车、机器人导航、增强现实等领域。