for i, (test, sample_submission) in enumerate(iter_test): # FEATURE ENGINEER TEST DATA df = feature_engineer(test) df = time_feature(df) # INFER TEST DATA # print(i) grp = test.level_group.values[0] a,b = limits[grp] for t in range(a,b): clf = model[f'{grp}_{t}'] #p = clf.predict(df[FEATURE].astype('float32'), prediction_type='Probability')[:,1] p = clf.predict_proba(df[FEATURE].astype('float32'))[:,1] mask = sample_submission.session_id.str.contains(f'q{t}') sample_submission.loc[mask,'correct'] = ( p > best_threshold ).astype("int") env.predict(sample_submission)
时间: 2024-04-01 16:35:37 浏览: 17
这段代码通常用于在Kaggle竞赛中进行测试数据的推理和结果提交。其中iter_test是一个生成器对象,用于逐个读取测试数据和提交数据。feature_engineer()和time_feature()是特征工程的函数,用于从测试数据中提取特征。grp是测试数据中的level_group特征的值,a和b是一个元组,表示该grp所包含的时间段的开始和结束。model是一个训练好的分类器模型字典,其中每个模型对应一个时间段。对于每个时间段t,通过model字典中对应的分类器模型clf,对测试数据进行推理,得到每个样本属于正类的概率p。通过best_threshold阈值将概率值转换为二分类标签,将结果写入sample_submission的correct列中。最后,通过env.predict()方法将sample_submission的结果提交到Kaggle服务器进行评测和排名。
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详细解释一下这段代码,每一句给出详细注解:sys.path.append('/kaggle/input') sys.path.append('/tmp') from imc23superglue.models.matching import Matching INPUT_ROOT = '/kaggle/input/image-matching-challenge-2023' DATA_ROOT = '/kaggle/data' OUTPUT_ROOT = '/kaggle/working' DEBUG = False datasets_scenes = [] sample_submission_df = pd.read_csv(f"{INPUT_ROOT}/sample_submission.csv") for _, r in sample_submission_df[['dataset', 'scene']].iterrows(): ds = f"{r.dataset}/{r.scene}" if ds not in datasets_scenes: datasets_scenes.append(ds) matching_name = 'SuperGlue' image_sizes = [1088] #### [1280, 1088, 1472] extra_matcher = None #'GS' extra_image_sizes = [] #[1024, 1280] USE_ROI = False ROI_SIZE = 1024 sim_th = None n_matches = 100 num_exhaustives = 7 #### 10 thresh_exhaustives = 3 #### 7 这个进行了修改,一个文件是3 一个是11 matching_config = { 'superpoint': { 'nms_radius': 2, ####4, 'keypoint_threshold': 0.02, #### 0.005, 'max_keypoints': -1, }, 'superglue': { 'weights': 'outdoor', 'sinkhorn_iterations': 5, #### 20, 'match_threshold': 0.05, ####0.2, } } matching_model = Matching(matching_config).cuda().half().eval()
这段代码主要是为了导入并配置图像匹配模型。下面是每一句的注释:
1. sys.path.append('/kaggle/input'):将/kaggle/input目录添加到系统路径中,以便能够导入该目录下的模块。
2. sys.path.append('/tmp'):将/tmp目录添加到系统路径中,以便能够导入该目录下的模块。
3. from imc23superglue.models.matching import Matching:从imc23superglue.models.matching模块中导入Matching类,用于执行图像匹配任务。
4. INPUT_ROOT = '/kaggle/input/image-matching-challenge-2023':设置输入数据的根目录。
5. DATA_ROOT = '/kaggle/data':设置数据处理后的根目录。
6. OUTPUT_ROOT = '/kaggle/working':设置输出结果的根目录。
7. DEBUG = False:设置是否启用调试模式。
8. datasets_scenes = []:创建一个空列表,用于存储数据集和场景。
9. sample_submission_df = pd.read_csv(f"{INPUT_ROOT}/sample_submission.csv"):读取样本提交文件,并将其存储为Pandas数据帧。
10. for _, r in sample_submission_df[['dataset', 'scene']].iterrows()::遍历样本提交数据帧中的每一行。
11. ds = f"{r.dataset}/{r.scene}":获取当前行的数据集和场景,并将它们合并为一个字符串。
12. if ds not in datasets_scenes::如果当前数据集和场景的字符串不在列表中,则执行以下操作。
13. datasets_scenes.append(ds):将当前数据集和场景的字符串添加到列表中。
14. matching_name = 'SuperGlue':设置图像匹配模型的名称为SuperGlue。
15. image_sizes = [1088]:设置图像的大小为1088像素。
16. extra_matcher = None:设置额外的匹配器为None。
17. extra_image_sizes = []:设置额外的图像大小列表为空。
18. USE_ROI = False:设置是否使用感兴趣区域(ROI)为False。
19. ROI_SIZE = 1024:设置ROI的大小为1024像素。
20. sim_th = None:设置相似度阈值为None。
21. n_matches = 100:设置最大匹配数为100。
22. num_exhaustives = 7:设置穷举次数为7。
23. thresh_exhaustives = 3:设置穷举阈值为3。
24. matching_config = {...}:创建一个字典,其中包含超级点(SuperPoint)和超级匹配(SuperGlue)的配置参数。
25. matching_model = Matching(matching_config).cuda().half().eval():创建一个图像匹配模型对象,使用上述配置参数,并将其迁移到GPU上。最后,将其设置为半精度模式,并将其设置为评估模式。
解释一下这段代码:for _, r in sample_submission_df[['dataset', 'scene']].iterrows()下划线在这里的作用是?
在这段代码中,下划线 `_` 通常用作一个占位符,表示一个变量或值不需要使用,仅用于占位,以便让代码更简洁易懂。
在这里,`for _, r in sample_submission_df[['dataset', 'scene']].iterrows()` 中的下划线 `_` 占据了一个变量的位置,表示我们不需要使用该行数据的索引,只需要对每一行的数据进行处理。
具体而言,该代码用于迭代 `sample_submission_df[['dataset', 'scene']]` 中的每一行,对于每一行数据,`_` 占据了它的索引位置,而 `r` 则表示该行数据。由于我们只需要对每一行的数据进行处理,而不需要使用该行数据的索引,因此使用 `_` 来占据该位置,使得代码更简洁易懂。