use encoding to detect relative, normed 3d coords翻译

"use encoding to detect relative, normed 3d coords" 翻译为中文是“使用编码来检测相对的、规范化的三维坐标”。其中，"encoding" 指的是将输入数据转换为向量或特征表示的过程；"relative" 指相对的、相对于某个参考点的；"normed" 指被标准化的，即已经除以了一个标准差或范数的数据。因此，这句话的意思是使用编码技术来检测相对于某个参考点的、已经被标准化的三维坐标。

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def _inference_pose3d_can(self, keypoints_scoremap, hand_side, evaluation, train=False): """ Inference of canonical coordinates. """ with tf.variable_scope('PosePrior'): # use encoding to detect relative, normed 3d coords x = keypoints_scoremap # this is 28x28x21 s = x.get_shape().as_list() out_chan_list = [32, 64, 128] for i, out_chan in enumerate(out_chan_list): x = ops.conv_relu(x, 'conv_pose_%d_1' % i, kernel_size=3, stride=1, out_chan=out_chan, trainable=train) x = ops.conv_relu(x, 'conv_pose_%d_2' % i, kernel_size=3, stride=2, out_chan=out_chan, trainable=train) # in the end this will be 4x4xC注释

这段代码是一个用于推断3D姿态的函数，其输入为关键点的得分图、手的侧面信息以及是否为评估模式。在该函数中，使用编码信息来检测相对的规范化的3D坐标。具体地，首先将关键点得分图经过一系列卷积和ReLU激活函数操作后，得到一个形状为28x28x21的张量x。然后，将该张量x经过三个不同的卷积层，每个卷积层都包含两个卷积操作和ReLU激活函数，最终得到一个形状为4x4xC的张量x，其中C是输出通道数，表示规范化的3D坐标。该函数的输出是规范化的3D坐标。