class SupConLossV2(nn.Module): def __init__(self, temperature=0.2, iou_threshold=0.5): super().__init__() self.temperature = temperature self.iou_threshold = iou_threshold def forward(self, features, labels, ious): if len(labels.shape) == 1: labels = labels.reshape(-1, 1) # mask of shape [None, None], mask_{i, j}=1 if sample i and sample j have the same label label_mask = torch.eq(labels, labels.T).float().cuda() similarity = torch.div( torch.matmul(features, features.T), self.temperature) # for numerical stability sim_row_max, _ = torch.max(similarity, dim=1, keepdim=True) similarity = similarity - sim_row_max.detach() # mask out self-contrastive logits_mask = torch.ones_like(similarity) logits_mask.fill_diagonal_(0) exp_sim = torch.exp(similarity) mask = logits_mask * label_mask keep = (mask.sum(1) != 0 ) & (ious >= self.iou_threshold) log_prob = torch.log( (exp_sim[keep] * mask[keep]).sum(1) / (exp_sim[keep] * logits_mask[keep]).sum(1) ) loss = -log_prob return loss.mean()

这是一个实现对比学习（contrastive learning）损失函数的 PyTorch 模块。对比学习是一种无监督学习方法，它通过最大化相似样本的相似度，最小化不相似样本的相似度来学习特征表示。该模块的输入是特征张量、标签张量和 IOU 张量，输出是对比学习损失。在 forward 方法中，首先计算了相似度矩阵，即特征张量的内积矩阵除以温度参数，同时使用标签张量生成了掩码矩阵，其中掩码矩阵的元素值为 1 表示对应样本的标签相同，元素值为 0 表示对应样本的标签不同。然后对相似度矩阵进行了行归一化，并通过掩码矩阵和 IOU 张量筛选出需要进行对比学习的样本对，最后计算了对数概率损失并返回平均损失。该损失函数的目标是最小化相似样本之间的欧几里得距离，最大化不相似样本之间的欧几里得距离。

相关问题

def _get_iou_types(model): model_without_ddp = model if isinstance(model, torch.nn.parallel.DistributedDataParallel): model_without_ddp = model.module iou_types = ["bbox"] return iou_types

这段代码定义了一个名为`_get_iou_types()`的函数，用于获取模型的IoU类型。

函数接受一个模型对象`model`作为参数，并返回一个IoU类型的列表。

首先，函数将输入的模型对象赋值给`model_without_ddp`变量。如果`model`是`torch.nn.parallel.DistributedDataParallel`类型的对象，则通过`model.module`获取原始模型对象，即去除了分布式数据并行封装的模型对象。

然后，函数创建一个包含一个元素的列表`iou_types`，其中元素为字符串`"bbox"`。这表示该函数目前仅支持边界框（bounding box）类型的IoU计算。

最后，函数返回`iou_types`列表，即IoU类型的列表。

以下是一个示例：

def _get_iou_types(model):
    model_without_ddp = model
    if isinstance(model, torch.nn.parallel.DistributedDataParallel):
        model_without_ddp = model.module
    iou_types = ["bbox"]
    return iou_types

# 使用示例
model = torchvision.models.resnet50()
iou_types = _get_iou_types(model)
print(iou_types)

在上述示例中，我们传入了一个ResNet-50模型对象`model`给`_get_iou_types()`函数，然后打印输出IoU类型的列表。

如果还有其他问题，请随时提问。

解释这段代码import jittor as jt from jittor import nn jt.flags.use_cuda = 1 import os import tqdm import numpy as np import imageio import argparse import jrender as jr from jrender import neg_iou_loss, LaplacianLoss, FlattenLoss current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) data_dir = os.path.join(current_dir, 'data') class Model(nn.Module): def __init__(self, template_path): super(Model, self).__init__() # set template mesh self.template_mesh = jr.Mesh.from_obj(template_path, dr_type='n3mr') self.vertices = (self.template_mesh.vertices * 0.5).stop_grad() self.faces = self.template_mesh.faces.stop_grad() self.textures = self.template_mesh.textures.stop_grad() # optimize for displacement map and center self.displace = jt.zeros(self.template_mesh.vertices.shape) self.center = jt.zeros((1, 1, 3)) # define Laplacian and flatten geometry constraints self.laplacian_loss = LaplacianLoss(self.vertices[0], self.faces[0]) self.flatten_loss = FlattenLoss(self.faces[0]) def execute(self, batch_size): base = jt.log(self.vertices.abs() / (1 - self.vertices.abs())) centroid = jt.tanh(self.center) vertices = (base + self.displace).sigmoid() * nn.sign(self.vertices) vertices = nn.relu(vertices) * (1 - centroid) - nn.relu(-vertices) * (centroid + 1) vertices = vertices + centroid # apply Laplacian and flatten geometry constraints laplacian_loss = self.laplacian_loss(vertices).mean() flatten_loss = self.flatten_loss(vertices).mean() return jr.Mesh(vertices.repeat(batch_size, 1, 1), self.faces.repeat(batch_size, 1, 1), dr_type='n3mr'), laplacian_loss, flatten_loss

这段代码使用了 Jittor 深度学习框架，导入了 Jittor 的 nn 模块。然后将 Jittor 框架的 GPU 标志设置为使用 CUDA。接下来导入了一些 Python 标准库和 JRender 库。在代码中定义了一个名为 Model 的类，它继承自 nn.Module。在类的构造函数中，使用 JRender 库从给定的模板路径加载了一个网格，并将其作为模型的一部分进行了设置。它还定义了一些优化变量和几何约束。在类的 execute() 方法中，执行了一些数学计算，包括对模板网格进行变换并应用几何约束。最后，返回一个经过变换的网格和两个损失值。