def get_model(self, num_classes=2, input_size=(1, 28, 512), sampling_rate=128, num_T=15, num_S=15, hidden=32, dropout_rate=0.8): if self.model == 1: model = TSception( num_classes=num_classes, input_size=input_size, sampling_rate=sampling_rate, num_T=num_T, num_S=num_S, hidden=hidden, dropout_rate=dropout_rate) else: model = MSBAM(2) return model解释一下

这段代码定义了一个名为 "get_model" 的函数，它接受多个参数，包括类别数目 "num_classes"、输入数据形状 "input_size"、采样率 "sampling_rate"、时间维度划分数目 "num_T"、频率维度划分数目 "num_S"、隐藏层维度 "hidden" 和 dropout 概率 "dropout_rate"。

该函数的作用是根据类中成员变量 "self.model" 的值返回不同的模型，如果 "self.model" 的值为 1，则返回一个名为 "TSception" 的模型，否则返回一个名为 "MSBAM" 的模型。

如果 "self.model" 的值为 1，则创建一个名为 "model" 的 "TSception" 模型，并将其返回。"TSception" 模型是由时间维度卷积层和频率维度卷积层交替组成的卷积神经网络模型，用于处理时间序列信号。

如果 "self.model" 的值不为 1，则创建一个名为 "model" 的 "MSBAM" 模型，并将其返回。"MSBAM" 模型是一种基于多尺度特征融合的模型，用于处理分类问题。

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sampling_rate = 100.解释这行代码

这行代码是一个变量赋值语句，将采样率（sampling rate）的值设置为100。采样率是指在数字信号处理中，对模拟信号进行采样的频率，即每秒钟采集的样本数。在音频处理中，采样率通常表示每秒钟采集的样本数，因此，这行代码可能是用于设置音频采样率的。

class PrototypicalCalibrationBlock: def __init__(self, cfg): super().__init__() self.cfg = cfg self.device = torch.device(cfg.MODEL.DEVICE) self.alpha = self.cfg.TEST.PCB_ALPHA self.imagenet_model = self.build_model() self.dataloader = build_detection_test_loader(self.cfg, self.cfg.DATASETS.TRAIN[0]) self.roi_pooler = ROIPooler(output_size=(1, 1), scales=(1 / 32,), sampling_ratio=(0), pooler_type="ROIAlignV2") self.prototypes = self.build_prototypes() self.exclude_cls = self.clsid_filter() def build_model(self): logger.info("Loading ImageNet Pre-train Model from {}".format(self.cfg.TEST.PCB_MODELPATH)) if self.cfg.TEST.PCB_MODELTYPE == 'resnet': imagenet_model = resnet101() else: raise NotImplementedError state_dict = torch.load(self.cfg.TEST.PCB_MODELPATH) imagenet_model.load_state_dict(state_dict) imagenet_model = imagenet_model.to(self.device) imagenet_model.eval() return imagenet_model def build_prototypes(self): all_features, all_labels = [], [] for index in range(len(self.dataloader.dataset)): inputs = [self.dataloader.dataset[index]] assert len(inputs) == 1 # load support images and gt-boxes img = cv2.imread(inputs[0]['file_name']) # BGR img_h, img_w = img.shape[0], img.shape[1] ratio = img_h / inputs[0]['instances'].image_size[0] inputs[0]['instances'].gt_boxes.tensor = inputs[0]['instances'].gt_boxes.tensor * ratio boxes = [x["instances"].gt_boxes.to(self.device) for x in inputs] # extract roi features features = self.extract_roi_features(img, boxes) all_features.append(features.cpu().data) gt_classes = [x['instances'].gt_classes for x in inputs] all_labels.append(gt_classes[0].cpu().data)

这段代码是一个名为PrototypicalCalibrationBlock的类的定义，它包含了一些方法和属性。__init__方法接受一个cfg参数，用来初始化一些属性。其中包括设备类型、alpha值、预训练模型、数据加载器、RoI池化器和类别原型等。build_model方法用于加载ImageNet预训练模型，支持resnet101模型。build_prototypes方法用于提取RoI特征和类别标签，并将其存储为特征向量和类别原型。这个类的作用是在目标检测任务上进行模型校准。