def decode_branch(current_x, current_y, semantic_fine, arrow, bound): re_height = config.re_height re_width = config.re_width seg_threshold = config.seg_threshold step_length = config.step_length arrow_dx = arrow[..., 0] # 相邻点的dx arrow_dy = arrow[..., 1] # 相邻点的dy remain_steps = [] append = remain_steps.append target_lane = FloatLengthLine(width=re_width, height=re_height) for index in range(re_height): current_score = semantic_fine[current_y, current_x] if current_score > seg_threshold: append(bound[current_y, current_x] * 100 / step_length + index) arrow_delta = (arrow_dx[current_y, current_x], arrow_dy[current_y, current_x]) # 相邻点的偏移量 """计算偏移量后的(x,y)""" current_x = np.floor( current_x + arrow_delta[0] / np.sqrt(arrow_delta[0] ** 2 + arrow_delta[1] ** 2) * step_length).astype(int) current_y = np.floor( current_y + arrow_delta[1] / np.sqrt(arrow_delta[0] ** 2 + arrow_delta[1] ** 2) * step_length).astype(int) if (0 <= current_x < re_width) and (0 <= current_y < re_height): pass else: break current_pt = PointSelf(x=current_x, y=current_y, score=semantic_fine[current_y, current_x]) # 得到(x,y,score) # current_pt = [current_x,current_y] target_lane.append(current_pt) if len(remain_steps) != 0: ret = np.sqrt(sum([i ** 2 for i in remain_steps]) / len(remain_steps)) else: ret = 1 if semantic_fine[current_y, current_x] > seg_threshold: continue if index > ret * 0.3: break return target_lane
时间: 2024-04-26 09:26:58 浏览: 6
这段代码的作用是解析车道线的信息,输入包括当前的x和y坐标、车道线的语义信息、箭头信息和边界信息等,输出是一个包含车道线坐标点信息的对象target_lane。具体实现过程是,使用循环遍历一段距离内的每一个像素点,计算出这个点在车道线上的得分,如果得分高于阈值则将当前点加入到车道线的坐标点列表中。同时根据箭头信息计算出下一个点的坐标,并检查它是否在边界内。如果当前点的得分低于阈值,则计算当前点到车道线起点的距离,如果距离超过一定阈值则退出循环。
优化建议:可以将循环中的一些计算提前计算,例如sqrt(arrow_delta[0] ** 2 + arrow_delta[1] ** 2),可以将其提前计算并存储到一个变量中,避免每次循环都进行计算。
相关问题
out = y_normalizer.decode(out) y = y_normalizer.decode(y)
这是一段Python代码,其中 `y_normalizer` 是一个对象,它的 `decode` 方法用于将数值解码成原始的文本数据。在这段代码中,`out` 和 `y` 都是经过编码的数值数据,`out` 是模型预测输出的结果,`y` 是样本数据中的真实标签。这两行代码的作用是将 `out` 和 `y` 解码成原始的文本数据,以便进行后续的比较和分析。需要注意的是,如果 `y_normalizer` 对象没有定义 `decode` 方法,这段代码会报错。
model_config = json.loads(model_config.decode('utf-8'))
### 回答1:
这段代码的作用是将一个字符串类型的JSON格式的模型配置转换为Python字典类型。其中,model_config是一个字符串类型的JSON格式的模型配置,通过decode('utf-8')方法将其转换为Unicode编码,然后通过json.loads()方法将其转换为Python字典类型。
### 回答2:
这段代码的作用是将一个字符串形式的JSON配置文件解码成Python对象。具体来说,json.loads()是一个Python内置的JSON解析器,它可以将字符串形式的JSON数据转换成Python对象,比如字典、列表、整数、布尔值等。而在本代码中,我们使用decode()方法将一个字节数组形式的字符串解码成Unicode字符串,然后再将其传递给json.loads()函数。
其中model_config是一个包含了模型配置信息的变量或者对象,它可能是从一个文件读取的,或者从远程服务器获取的。无论它是从哪里获取的,我们都需要将其转换成Python对象,这样我们就可以更方便地操作这些配置信息了。比如,我们可以访问model_config字典中的某个键,来获取模型的层数、输入维度、输出维度等信息。这些信息可以帮助我们理解模型的结构、调整超参数,以及进行模型的训练和预测等任务。
需要注意的是,json.loads()函数只能解析合法的JSON数据,否则会抛出异常。因此,在使用它之前,我们需要确保输入的字符串是符合JSON格式的,否则可能会导致代码运行失败。此外,我们还需要注意字符编码的问题,确保在不同的平台和环境下,字符串的编码方式是一致的,否则也可能会导致解码失败。
### 回答3:
这句代码的作用是将一个bytes类型的字符串(即model_config)解码成一个JSON格式的Python字典。具体解释如下:
首先,model_config是一个bytes类型的字符串,也就是说它的编码方式是二进制的。但是在Python中,JSON库只能处理Unicode字符串,因此我们需要将它进行解码。
json.loads()是JSON库中的一个函数,它的作用是将一个JSON格式的字符串转换成一个Python字典。这个函数需要接收一个字符串类型的参数,因此我们需要先将model_config转换成字符串类型。
在这里,我们使用了.decode('utf-8')对model_config进行解码。'utf-8'是一种常见的字符编码方式,它支持包括中文在内的几乎所有字符。解码之后,我们得到的是一个字符串类型的JSON格式数据。
最后,我们再使用json.loads()将这个字符串解析成Python字典。这个字典中包含了模型的各种配置信息,如层数、激活函数、损失函数等。通过这些配置信息,我们可以构建出一个神经网络模型并开始训练和预测。