unscaled_label = scaler.inverse_transform(np_label) unscaled_out = scaler.inverse_transform(np_out)

这段代码用于将模型的输出结果和实际标签从归一化的形式转换回原始的数值形式，具体流程如下：

1. 首先，使用 `scaler.inverse_transform` 函数将 NumPy 数组 `np_label` 转换为原始数值形式，得到未经归一化的标签数据 `unscaled_label`。

2. 接着，使用同样的方式将 NumPy 数组 `np_out` 转换为未经归一化的模型输出结果 `unscaled_out`。

3. 最后，返回 `unscaled_label` 和 `unscaled_out`，用于后续生成评估报告。

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D:\地震\PEERNGARecords_Unscaled\_SearchResults.csv作为文件目录怎么填写进去

您可以将该文件路径填写为："D:\地震\PEERNGARecords_Unscaled\_SearchResults.csv"。

请注意，如果您在 Windows 系统中使用该文件路径，它将指向一个位于 "D" 磁盘上的文件夹 "地震"，该文件夹中包含名为 "PEERNGARecords_Unscaled\_SearchResults.csv" 的文件。

DETR中的loss_bbox_unscaled

DETR（DEtection TRansformer）是一种基于Transformer的目标检测算法，用于在图像中检测物体。loss_bbox_unscaled是DETR损失函数中的一部分，它用于计算预测边界框与真实边界框之间的差异。

具体来说，loss_bbox_unscaled是预测边界框与真实边界框之间的L1距离，用未缩放的值表示。缩放是通过将边界框坐标除以图像宽度和高度来实现的。因此，未缩放的值可以用来测量边界框的绝对大小，而缩放的值可以用来测量边界框的相对大小。

在DETR中，loss_bbox_unscaled与其他损失函数（如loss_ce和loss_giou）一起用于训练模型，以提高其对目标检测任务的准确性和鲁棒性。