if interpolate_response == 1 interp_sz = use_sz * featureRatio; else interp_sz = use_sz; end详解

时间: 2024-04-05 21:29:07 浏览: 96
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interpolate.rar_edge interpolation_interpolate_医学matlab_插值 边缘_边缘

这段代码的作用是计算插值后的尺寸`interp_sz`。其中，`interpolate_response`是一个标志变量，表示使用的插值方法。如果`interpolate_response==1`，则使用双线性插值法进行插值；否则，使用最近邻插值法进行插值。`use_sz`代表的是当前帧的目标区域的尺寸，`featureRatio`是一个系数，用于调整插值后的尺寸。如果使用双线性插值法，则将目标区域的尺寸`use_sz`乘以`featureRatio`得到插值后的尺寸`interp_sz`；如果使用最近邻插值法，则直接将`use_sz`赋值给`interp_sz`。 双线性插值法是一种基于目标像素周围的像素值进行插值的方法，可以得到更精确的结果。通过将目标区域的尺寸放大一定的比例，可以使得插值后的结果更加清晰、准确。而最近邻插值法则是一种更加简单的插值方法，只需要将目标像素的值设置为最近的原始像素的值即可，因此不需要进行尺寸的调整。
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if interpolate_response > 0 if interpolate_response == 2 % use dynamic interp size interp_sz = floor(size(y) * featureRatio * currentScaleFactor); end responsef = resizeDFT2(responsef, interp_sz); end代码的详解

接着，如果插值响应的类型为2（即interpolate_response == 2），则说明需要根据当前尺度因子（currentScaleFactor）和特征比例因子（featureRatio）来计算插值后的响应图像大小（interp_sz）。最后，使用resizeDFT2...

if interpolate_response == 2 % use dynamic interp size interp_sz = floor(size(y) * featureRatio * currentScaleFactor); end详解

在代码块中，将 interp_sz 赋值为当前目标的尺寸（y）乘以 featureRatio 和 currentScaleFactor 的乘积向下取整得到的结果。其中，featureRatio 是一个常数，表示滤波器大小与特征图大小之间的比例关系；...

if interpolate_response == 3 error('Invalid parameter value for interpolate_response'); elseif interpolate_response == 4 [disp_row, disp_col, sind] = resp_newton(response, responsef_padded, newton_iterations, ky, kx, use_sz); else [row, col, sind] = ind2sub(size(response), find(response == max(response(:)), 1)); %ind2sub-将线性索引转换为下标 disp_row = mod(row - 1 + floor((interp_sz(1)-1)/2), interp_sz(1)) - floor((interp_sz(1)-1)/2); disp_col = mod(col - 1 + floor((interp_sz(2)-1)/2), interp_sz(2)) - floor((interp_sz(2)-1)/2); end %% calculate translation switch interpolate_response case 0 translation_vec = round([disp_row, disp_col] * featureRatio * currentScaleFactor * scaleFactors(sind)); case 1 translation_vec = round([disp_row, disp_col] * currentScaleFactor * scaleFactors(sind)); case 2 translation_vec = round([disp_row, disp_col] * scaleFactors(sind)); case 3 translation_vec = round([disp_row, disp_col] * featureRatio * currentScaleFactor * scaleFactors(sind)); case 4 translation_vec = round([disp_row, disp_col] * featureRatio * currentScaleFactor * scaleFactors(sind)); end代码详解

interpolate_response是一个整数值，表示计算translation时所使用的方法。当interpolate_response为3或4时，表示使用牛顿迭代法计算位移。其他情况下，会计算出response中最大值所对应的位置，并通过disp_row和disp_...

[row, col] = find(response == max(response(:)), 1); %用于计算原始矩阵的每个元素在插值矩阵中的位置偏移量 disp_row = mod(row - 1 + floor((interp_sz(1)-1)/2), interp_sz(1)) - floor((interp_sz(1)-1)/2); disp_col = mod(col - 1 + floor((interp_sz(2)-1)/2), interp_sz(2)) - floor((interp_sz(2)-1)/2); switch interpolate_response case 0 translation_vec = round([disp_row, disp_col] * featureRatio * currentScaleFactor); case 1 translation_vec = round([disp_row, disp_col] * currentScaleFactor); case 2 translation_vec = [disp_row, disp_col]; end详解

disp_row = mod(row - 1 + floor((interp_sz(1)-1)/2), interp_sz(1)) - floor((interp_sz(1)-1)/2); disp_col = mod(col - 1 + floor((interp_sz(2)-1)/2), interp_sz(2)) - floor((interp_sz(2)-1)/2); 3. ...

interpolate_response==2不是动态插值，为什么这里说是最近邻值插值

在这里，interpolate_response==2代表最近邻插值，并不是动态插值。我之前的回答有误，抱歉给您带来了困惑。下面是对该段代码的更正解释： 根据代码中的注释，interpolate_response是一个标志变量，表示使用的...

params.interpolate_response = 4; % correlation score interpolation strategy: 0 - off, 1 - feature grid, 2 - pixel grid, 4 - Newton's method解释

这段代码中，params.interpolate_response被设置为4，表示在计算目标物体的位移时使用牛顿迭代法进行插值。具体而言，牛顿迭代法通过对响应图像进行多项式拟合，得到最大响应值所对应的位置，从而提高了位移计算的...

if interpolate_response >= 3 % Pre-computes the grid that is used for score optimization ky = circshift(-floor((use_sz(1) - 1)/2) : ceil((use_sz(1) - 1)/2), [1, -floor((use_sz(1) - 1)/2)]); kx = circshift(-floor((use_sz(2) - 1)/2) : ceil((use_sz(2) - 1)/2), [1, -floor((use_sz(2) - 1)/2)])'; newton_iterations = params.newton_iterations; end详解

这段代码是一个条件语句，如果 interpolate_response 大于等于 3，则会执行其中的代码块。在代码块中，使用 circshift 函数生成了用于得分优化的网格。具体来说，ky 是一个行向量，包含了从 -floor((use_sz(1) - 1)/...

interpolate_reponse==0,1,2,3,4,有什么不一样的地方吗，详解

- interpolate_response=1：对响应图像进行插值，采用简单的双线性插值。这种方式计算速度较快，跟踪精度比不插值的方式要高。 - interpolate_response=2：对响应图像进行插值，采用一种动态插值方式，根据目标...

gx, gy, grid_data = interpolate_to_grid(x, y, data, interp_type='cressman', minimum_neighbors=1, hres=0.5) grid_data = np.ma.masked_where(np.isnan(grid_data), grid_data) grid_data = grid_data+grid_data # %% grid_data_mean = grid_data / len(year_str)这段代码什么意思

这是一段Python代码，用于将数据在...interp_type表示插值算法类型，这里是Cressman算法；minimum_neighbors表示最小邻居数，hres表示网格分辨率。最后，将插值得到的网格数据进行NaN值的遮蔽，再将其赋值给grid_data。

def create_decoder_block(in_channels, out_channels, kernel_size, wn=True, bn=True, activation=nn.ReLU, layers=2, final_layer=False): decoder = [] for i in range(layers): _in = in_channels _out = in_channels _bn = bn _activation = activation if i == 0: _in = in_channels * 2 if i == layers - 1: _out = out_channels if final_layer: _bn = False _activation = None decoder.append(create_layer(_in, _out, kernel_size, wn, _bn, _activation, nn.Conv2DTranspose)) return nn.Sequential(*decoder) 在这个decoder里加attention，怎么加？

encoder_features = F.interpolate(encoder_features, size=(height, width)) attention_scores = self.conv(torch.cat([encoder_features, decoder_features], dim=1)) attention_scores = attention_scores....

input_var = input_var.to(device) output = model(input_var) if args.arch == 'StrainNet_h' or args.arch == 'StrainNet_l': output = torch.nn.functional.interpolate(input=output, scale_factor=2, mode='bilinear') output_to_write = output.data.cpu() output_to_write = output_to_write.numpy() disp_x = output_to_write[0,0,:,:] disp_x = - disp_x * args.div_flow + 1 disp_y = output_to_write[0,1,:,:] disp_y = - disp_y * args.div_flow + 1 filenamex = save_path/'{}{}'.format(img1_file.stem[:-1], '_disp_x') filenamey = save_path/'{}{}'.format(img1_file.stem[:-1], '_disp_y') np.savetxt(filenamex + '.csv', disp_x,delimiter=',') np.savetxt(filenamey + '.csv', disp_y,delimiter=',')

接下来，根据args.arch的值判断模型的架构，如果是StrainNet_h或者StrainNet_l，则对输出结果进行双线性插值，使用torch.nn.functional.interpolate函数对output进行插值操作，将其尺寸缩放为原来的两倍。...

B_c_data = np.array([[0.5, 2, 6, 10], [31630, 21681, 12934, 15512]]) c_rate_1 = np.where(c_rate < 0.5, 0.5, c_rate) c_rate_1 = np.where(c_rate > 10, 10, c_rate) # c_rate_1 = min(max(c_rate, 0.5), 10) f_B_c = interpolate.interp1d(B_c_data[0, :], B_c_data[1, :], kind='slinear') B = f_B_c(c_rate_1) print(c_rate_1,B)报错：ValueError: A value in x_new is below the interpolation range.

根据错误信息，插值函数(interpolate.interp1d)的输入值x_new中包含超出插值范围的值。 在你的代码中，你使用了np.where函数来限制c_rate_1的取值范围在0.5到10之间。然而，在你调用插值函数时，你仍然使用了原始的...

import pandas as pd import numpy as np import os from pprint import pprint from pandas import DataFrame from scipy import interpolate data_1_hour_predict_raw = pd.read_excel('./data/附件1 监测点A空气质量预报基础数据.xlsx' ) data_1_hour_actual_raw = pd.read_excel('./data/附件1 监测点A空气质量预报基础数据.xlsx' ) data_1_day_actual_raw = pd.rea df_1_predict = data_1_hour_actual_raw df_1_actual = data_1_day_actual_raw df_1_predict.set_axis( ['time', 'place', 'so2', 'no2', 'pm10', 'pm2.5', 'o3', 'co', 'temperature', 'humidity', 'pressure', 'wind', 'direction'], axis='columns', inplace=True) df_1_actual.set_axis(['time', 'place', 'so2', 'no2', 'pm10', 'pm2.5', 'o3', 'co'], axis='columns', inplace=True) modeltime_df_actual = df_1_actual['time'] modeltime_df_pre = df_1_predict['time'] df_1_actual = df_1_actual.drop(columns=['place', 'time']) df_1_predict = df_1_predict.drop(columns=['place', 'time']) df_1_predict = df_1_predict.replace('—', np.nan) df_1_predict = df_1_predict.astype('float') df_1_predict[df_1_predict < 0] = np.nan # 重新插入time列 df_1_actual.insert(0, 'time', modeltime_df_actual) df_1_predict.insert(0, 'time', modeltime_df_pre) # 线性插值的方法需要单独处理最后一行的数据 data_1_actual = df_1_actual[0:-3] data_1_predict = df_1_predict data_1_predict.iloc[-1:]['pm10'] = 22.0 data_1_actual_knn = df_1_actual[0:-3] data_1_predict_knn: DataFrame = df_1_predict for indexs in data_1_actual.columns: if indexs == 'time': continue data_1_actual['rownum'] = np.arange(data_1_actual.shape[0]) df_nona = data_1_actual.dropna(subset=[indexs]) f = interpolate.interp1d(df_nona['rownum'], df_nona[indexs]) data_1_actual[indexs] = f(data_1_actual['rownum']) data_1_actual = data_1_actual.drop(columns=['rownum']) for indexs in data_1_predict.columns: if indexs == 'time': continue data_1_predict['rownum'] = np.arange(data_1_predict.shape[0]) df_nona = data_1_predict.dropna(subset=[indexs]) f = interpolate.interp1d(df_nona['rownum'], df_nona[indexs]) data_1_predict[indexs] = f(data_1_predict['rownum']) data_1_predict = data_1_predict.drop(columns=['rownum']) writer = pd.E

f = interpolate.interp1d(df_nona['rownum'], df_nona[indexs]) data_1_actual[indexs] = f(data_1_actual['rownum']) data_1_actual = data_1_actual.drop(columns=['rownum']) for indexs in data_1_predict....

def forward(self, x, flow, scale): if scale != 1: x = F.interpolate(x, scale_factor = 1. / scale, mode="bilinear", align_corners=False) if flow != None: flow = F.interpolate(flow, scale_factor = 1. / scale, mode="bilinear", align_corners=False) * 1. / scale x = torch.cat((x, flow), 1) x = self.conv0(x) x = self.convblock(x) + x tmp = self.lastconv(x) tmp = F.interpolate(tmp, scale_factor = scale * 2, mode="bilinear", align_corners=False) flow = tmp[:, :4] * scale * 2 mask = tmp[:, 4:5] return flow, mask翻译代码

根据scale的值是否等于1，对输入x进行插值操作，将其缩放到1/scale的尺寸。如果flow不为None，则对其进行同样的插值操作，并将其缩放到1/scale的尺寸后与x进行拼接。接下来，将拼接后的结果传入conv0进行卷积操作，...

将下面的缺失值填充处理代码优化并写出代码过程 update_value = [] for key in ['pm10', '温度', '湿度', '风速', '风向']: # 插值填充缺失数据 col = e[key].copy() bool_na = col.isna().copy() for (idx, na) in enumerate(bool_na.to_list()): if na: pre_value = post_value = None pre_index = post_index = idx while pre_value is None and idx > 0: pre_index -= 1 if pre_index == 0: break if not bool_na.iloc[pre_index]: pre_value = col.iloc[pre_index] while post_value is None and idx < (len(col) - 1): post_index += 1 if post_index == len(col): break if not bool_na.iloc[post_index]: post_value = col.iloc[post_index] if pre_value is not None and post_value is not None: col.iloc[idx] = (pre_value + post_value) / 2 bool_na.iloc[idx] = False update_value.append((idx, key, col.iloc[idx])) for (idx, key, v) in update_value: e.loc[idx, key] = v

1. 使用 pandas 内置的插值函数进行填充，可以使用 interpolate() 函数或 bfill() 和 ffill() 函数进行填充，可以根据数据的特性选择不同的插值方法。 2. 可以使用 apply() 函数对列进行操作，避免使用循环。 下面...

elif self.level == 1: level_0_compressed = self.compress_level_0(x_level_0) level_0_resized = F.interpolate( level_0_compressed, scale_factor=2, mode='nearest') level_1_resized = x_level_1 level_2_resized = self.stride_level_2(x_level_2)

这段代码是在一个神经网络模型中，对于处理图像金字塔中第1层的情况进行定义。 具体来说，这段代码的作用如下： 1. 对于第1层，首先对输入的最底层图像x_level_0进行压缩操作，得到level_0_compressed。 2. ...

if self.batch_resize_range is not None: lower_size = self.batch_resize_range[0] upper_size = self.batch_resize_range[1] if self.global_step <= 4: # do the first few batches with max size to avoid later oom new_resize = upper_size else: new_resize = np.random.choice(np.arange(lower_size, upper_size+16, 16)) if new_resize != x.shape[2]: x = F.interpolate(x, size=new_resize, mode="bicubic") x = x.detach() return x逐行解析

1. 判断是否需要对输入数据进行大小调整，这个条件是self.batch_resize_range不为None。self.batch_resize_range是一个二元组，包含了要调整的大小范围，例如(256, 512)表示大小可以调整到256到512之间的任意值。 2...

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