grid_x = torch.linspace(0, input_width - 1, input_width).repeat(input_height, 1).repeat( batch_size * len(self.anchors_mask[i]), 1, 1).view(x.shape).type(FloatTensor)是什么意思
时间: 2023-11-16 22:03:59 浏览: 95
这段代码的作用是生成一个网格矩阵,用于计算目标框的中心坐标。具体来说,这段代码首先生成一个从0到input_width-1等间距的数列,然后将其在第一维上复制input_height次,在第二维上不变,在第三维上复制batch_size * len(self.anchors_mask[i])次。这样生成的网格矩阵可以看作是以每个像素点为中心的网格点,其中batch_size表示网络输入的批次大小,len(self.anchors_mask[i])表示当前尺度下使用的先验框数量。最后将生成的网格矩阵reshape成和x相同的形状,并转换为FloatTensor类型。
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帮我详细解释一下这段代码 grid_x = torch.linspace(0, input_width - 1, input_width).repeat(input_height, 1).repeat( batch_size * len(self.anchors_mask[i]), 1, 1).view(x.shape).type(FloatTensor) grid_y = torch.linspace(0, input_height - 1, input_height).repeat(input_width, 1).t().repeat( batch_size * len(self.anchors_mask[i]), 1, 1).view(y.shape).type(FloatTensor)
这段代码的功能是生成一个网格,用于辅助目标检测模型进行预测。具体来说,首先使用 PyTorch 中的 linspace 函数生成一个等差数列,表示网格的横坐标或纵坐标。然后使用 repeat 函数将其复制若干次,以便与模型输出的特征图大小相匹配。最后使用 view 函数将其形状转换成与模型输出相同的形状,并使用 type 函数将其转换为 FloatTensor 类型。
其中,输入参数包括 input_width 和 input_height 表示特征图的宽度和高度,batch_size 表示当前 batch 的大小,self.anchors_mask[i] 表示当前 batch 中每个样本需要检测的目标框数量,x 和 y 分别表示该特征图上每个像素点的横坐标和纵坐标。
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