cost = Variable(torch.FloatTensor(refimg_fea.size()[0], refimg_fea.size()[1]*2, self.maxdisp//4, refimg_fea.size()[2], refimg_fea.size()[3]).zero_()).cuda() for i in range(self.maxdisp//4): if i > 0 : cost[:, :refimg_fea.size()[1], i, :,i:] = refimg_fea[:,:,:,i:] cost[:, refimg_fea.size()[1]:, i, :,i:] = targetimg_fea[:,:,:,:-i] else: cost[:, :refimg_fea.size()[1], i, :,:] = refimg_fea cost[:, refimg_fea.size()[1]:, i, :,:] = targetimg_fea cost = cost.contiguous()翻译一下这段代码

这段代码主要是为了计算代价图（cost volume），其中refimg_fea和targetimg_fea是经过卷积得到的特征图。具体来说，代码首先创建一个大小为[batch_size, channel*2, maxdisp/4, height, width]的0张量cost，并将其移动到GPU上。然后对于每个视差d（视差的最大值为maxdisp），将refimg_fea和targetimg_fea的对应部分拼接到cost的第2个维度上（即channel维度），从而生成一个代价图。需要注意的是，在d=0时，不需要进行拼接操作，因为此时refimg_fea和targetimg_fea的对应部分完全一致。最后，使用contiguous()方法使得张量的存储顺序变得连续，以方便后续的计算。

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def build_gwc_volume_cos(refimg_fea, targetimg_fea, maxdisp, num_groups): refimg_fea = refimg_fea/(torch.sum(refimg_fea**2, dim=1,keepdim=True).pow(1/2)+1e-05) targetimg_fea = targetimg_fea/(torch.sum(targetimg_fea**2, dim=1,keepdim=True).pow(1/2)+1e-05) B, C, H, W = refimg_fea.shape volume = refimg_fea.new_zeros([B, num_groups, maxdisp, H, W]) for i in range(maxdisp): if i > 0: volume[:, :, i, :, i:] = groupwise_correlation(refimg_fea[:, :, :, i:], targetimg_fea[:, :, :, :-i], num_groups) else: volume[:, :, i, :, :] = groupwise_correlation(refimg_fea, targetimg_fea, num_groups) volume = volume.contiguous() return volume

这是一个构建视差体积的函数，输入参数包括参考图像特征(refimg_fea)、目标图像特征(targetimg_fea)、最大视差(maxdisp)和分组数(num_groups)。首先，对参考图像特征和目标图像特征进行归一化处理。然后，根据最大视差和分组数创建一个大小为[B, num_groups, maxdisp, H, W]的零张量(volume)。接下来，通过循环遍历每个视差值i，计算对应视差的分组相关性并将结果存储在volume张量中。最后，返回计算完成的volume张量。