if args.model == 'stackhourglass': output1, output2, output3 = model(imgL,imgR) output1 = torch.squeeze(output1,1) output2 = torch.squeeze(output2,1) output3 = torch.squeeze(output3,1) loss = 0.5*F.smooth_l1_loss(output1[mask], disp_true[mask], size_average=True) + 0.7*F.smooth_l1_loss(output2[mask], disp_true[mask], size_average=True) + F.smooth_l1_loss(output3[mask], disp_true[mask], size_average=True) 什么意思

这段代码是一个深度学习模型的训练过程。该模型被称为“stackhourglass”，它接收两个图像作为输入，并输出三个大小相同的特征图。loss函数的计算是基于这些特征图和ground truth深度图之间的差异。其中，output1、output2和output3分别代表模型输出的三个特征图，分别被用来计算不同的loss。smooth_l1_loss是一种常用的回归损失函数，它在计算误差时会对异常值进行鲁棒性处理，避免异常值对模型产生过大影响。mask是一个二值掩码，用于指示哪些像素点需要计算loss。disp_true是ground truth深度图。

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elif args.model == 'basic': output = model(imgL,imgR) output = torch.squeeze(output,1) loss = F.smooth_l1_loss(output[mask], disp_true[mask], size_average=True) loss.backward() optimizer.step() return loss.data什么意思

这段代码也是一个深度学习模型的训练过程。该模型被称为“basic”，它接收两个图像作为输入，并输出一个大小相同的特征图。loss函数的计算是基于这个特征图和ground truth深度图之间的差异。其中，output代表模型输出的特征图，用来计算loss。smooth_l1_loss是一种常用的回归损失函数，它在计算误差时会对异常值进行鲁棒性处理，避免异常值对模型产生过大影响。mask是一个二值掩码，用于指示哪些像素点需要计算loss。disp_true是ground truth深度图。在计算完loss之后，通过loss.backward()计算出梯度信息，再通过optimizer.step()更新模型参数。最后返回loss.data表示本次训练的loss值。