iou_ratio = 0. lbox += (1 - iou_ratio) * (1.0 - nwd).mean() + iou_ratio * (1.0 - iou).mean() # iou loss

这段代码计算了损失函数的值，其中lbox是一个变量，用于累加损失值。首先，定义了一个参数iou_ratio，表示IoU损失和Wasserstein距离损失的权重比例，这里iou_ratio被设置为0，表示只计算Wasserstein距离损失；然后，计算了两部分损失的均值，(1 - iou_ratio) * (1.0 - nwd).mean()表示Wasserstein距离损失的部分，iou_ratio * (1.0 - iou).mean()表示IoU损失的部分，两部分损失的加权和被累加到lbox中，最终返回损失函数的值。

相关问题

lbox += (1 - iou_ratio) * (1.0 - nwd).mean() + iou_ratio * (1.0 - iou).mean() # iou loss

这段代码是目标检测中的损失函数计算代码，其中包括了两个部分的loss：iou loss和nwd loss。

具体来说，这一行代码计算的是综合了iou loss和nwd loss的总loss。其中，iou_ratio是iou loss的权重，1-iou_ratio则是nwd loss的权重。nwd表示Normalized Weighted Distance，是一种目标匹配的方法，用于计算预测框和真实框之间的距离。而iou则是Intersection over Union的缩写，是计算两个框之间重叠部分面积占两个框并集面积的比例。

具体来说，这一行代码的计算逻辑是：如果预测框和真实框的iou大于一定阈值，则将loss计算为1减去iou的平均值（即iou loss）；否则将loss计算为1减去nwd的平均值（即nwd loss）。最终得到的lbox即为总loss。

解释下面代码num_workers = 0 pretrained_weights = 'checkpoints/v3_ctpn_ep22_0.3801_0.0971_0.4773.pth' anchor_scale = 16 IOU_NEGATIVE = 0.3 IOU_POSITIVE = 0.7 IOU_SELECT = 0.7 RPN_POSITIVE_NUM = 150 RPN_TOTAL_NUM = 300 # bgr can find from here: https://github.com/fchollet/deep-learning-models/blob/master/imagenet_utils.py IMAGE_MEAN = [123.68, 116.779, 103.939] OHEM = True checkpoints_dir = './checkpoints' outputs = r'./logs'

num_workers = 0：表示使用当前计算机的所有CPU核心进行训练。

pretrained_weights = 'checkpoints/v3_ctpn_ep22_0.3801_0.0971_0.4773.pth'：表示使用预训练的权重文件进行模型的初始化。

anchor_scale = 16：表示使用的anchor的大小比例。

IOU_NEGATIVE = 0.3：表示IOU小于0.3的anchor被认为是负样本。

IOU_POSITIVE = 0.7：表示IOU大于0.7的anchor被认为是正样本。

IOU_SELECT = 0.7：表示在训练时选择的anchor的IOU阈值。

RPN_POSITIVE_NUM = 150：表示每张图片中正样本的数量。

RPN_TOTAL_NUM = 300：表示每张图片中总共选择的anchor的数量。