bbox_marker.action = visualization_msgs::Marker::ADD;

`visualization_msgs::Marker` 中的 `action` 属性指定了可视化消息在rviz中的显示方式。它可以取如下值：

- `visualization_msgs::Marker::ADD`：添加新的可视化消息。
- `visualization_msgs::Marker::DELETE`：删除指定 ID 的可视化消息。
- `visualization_msgs::Marker::DELETEALL`：删除所有可视化消息。
- `visualization_msgs::Marker::MODIFY`：修改指定 ID 的可视化消息。

在这个例子中，我们创建了一个名为 `bbox_marker` 的 `visualization_msgs::Marker` 对象，并将其 `action` 属性设置为 `visualization_msgs::Marker::ADD`。这意味着我们要添加一个新的可视化消息。当我们将这个消息发布到 ROS 的话题上时，rviz 将显示这个可视化消息。如果我们想要修改或删除这个可视化消息，可以修改或删除该消息的 ID 并将 `action` 属性设置为 `visualization_msgs::Marker::MODIFY` 或 `visualization_msgs::Marker::DELETE`。

相关问题

class DoubleFastRCNNOutputLayers(nn.Module): def __init__( self, cfg, input_size, num_classes, cls_agnostic_bbox_reg, box_dim=4 ): super(DoubleFastRCNNOutputLayers, self).__init__() if not isinstance(input_size, int): input_size = np.prod(input_size) self.cls_score = nn.Linear(input_size, num_classes + 1) num_bbox_reg_classes = 1 if cls_agnostic_bbox_reg else num_classes self.bbox_pred = nn.Linear(input_size, num_bbox_reg_classes * box_dim) nn.init.normal_(self.cls_score.weight, std=0.01) nn.init.normal_(self.bbox_pred.weight, std=0.001) for l in [self.cls_score, self.bbox_pred]: nn.init.constant_(l.bias, 0) self._do_cls_dropout = cfg.MODEL.ROI_HEADS.CLS_DROPOUT self._dropout_ratio = cfg.MODEL.ROI_HEADS.DROPOUT_RATIO def forward(self, x_s, x_l): if x_s.dim() > 2: x_s = torch.flatten(x_s, start_dim=1) if x_l.dim() > 2: x_l = torch.flatten(x_l, start_dim=1) proposal_deltas = self.bbox_pred(x_l) if self._do_cls_dropout: x_s = F.dropout(x_s, self._dropout_ratio, training=self.training) scores = self.cls_score(x_s) return scores, proposal_deltas

这段代码是一个双输入的Fast R-CNN输出层的实现，其中包括一个分类得分层和一个边界框回归层。它接受两个输入x_s和x_l，分别代表短边和长边的特征。在前向传播时，它首先对输入进行扁平化处理，然后通过bbox_pred层获得边界框预测值，通过cls_score层获得分类得分。在进行分类得分的计算时，可以进行dropout操作来防止过拟合。最终，返回分类得分和边界框预测值。

bbox_pred = bbox_pred.data[0:1].cpu().numpy()

这段代码对变量 `bbox_pred` 进行了一系列操作，最终将其转换为一个 NumPy 数组。

首先，`bbox_pred` 很可能是一个 PyTorch 张量（tensor），通过 `.data` 属性可以获取其底层的原始数据。这个操作通常用于获取张量的数值数据部分，而忽略梯度信息。

接着， `[0:1]` 用于对数据进行切片操作，保留索引为 0 的元素，并且将其放入一个新的张量中。这样做是为了将原始张量中的多个元素或维度缩减到一个较小的张量。

然后，`.cpu()` 被调用，将张量中的数据转移到 CPU 上进行计算。这通常用于在 GPU 上计算后，将结果转移到 CPU 上进行后续处理。

最后，`.numpy()` 被调用，将 PyTorch 张量转换为 NumPy 数组。这样可以方便地使用 NumPy 提供的数组操作和函数对数据进行处理和计算。

最终，将得到的 NumPy 数组赋值给变量 `bbox_pred`，以便在后续的代码中使用。通过这个操作，可以得到一个包含特定区域的边界框预测值的 NumPy 数组。