T.RandomResize(scales, max_size=1333),什么用

T.RandomResize(scales, max_size=1333) 是 PyTorch 中的一个图像变换操作，主要用于对图像进行随机缩放操作。具体来说，它会从给定的一组尺度 scales 中随机选择一个尺度对图像进行缩放，并且保证缩放后的图像的最大边不超过 max_size。

这个操作通常用于数据增强，可以增加数据的多样性，提高模型的泛化能力，同时可以避免因过大的图像尺寸导致显存不足等问题。

相关问题

[surf] nr_octaves=4 nr_scales=6 initial_step_size=1 threshold=0.1 max_points=1024 descriptor_only=True n_clusters=500我用的是Ovito图片应该怎么设置参数啊

这些参数看起来像是用于SIFT特征点检测和描述符生成的，如果你要使用Ovito进行SIFT特征点检测和描述符生成，可以在Ovito的Python脚本中使用以下代码：

from ovito.modifiers import SiftDescriptorModifier

modifier = SiftDescriptorModifier()
modifier.parameters.nr_octaves = 4
modifier.parameters.nr_scales = 6
modifier.parameters.initial_step_size = 1
modifier.parameters.threshold = 0.1
modifier.parameters.max_points = 1024
modifier.parameters.descriptor_only = True
modifier.parameters.n_clusters = 500

pipeline.modifiers.append(modifier)

其中，pipeline是你的数据处理管道，可以通过以下代码创建：

from ovito.io import import_file

pipeline = import_file("path/to/your/file.xyz")

你需要将"path/to/your/file.xyz"替换为你的图像文件路径。然后，将SiftDescriptorModifier添加到管道中，运行脚本即可。

if p.scale_adaptation % Code from DSST scale_factor = 1; base_target_sz = target_sz; scale_sigma = sqrt(p.num_scales) * p.scale_sigma_factor; ss = (1:p.num_scales) - ceil(p.num_scales/2); ys = exp(-0.5 * (ss.^2) / scale_sigma^2); ysf = single(fft(ys)); if mod(p.num_scales,2) == 0 scale_window = single(hann(p.num_scales+1)); scale_window = scale_window(2:end); else scale_window = single(hann(p.num_scales)); end; ss = 1:p.num_scales; scale_factors = p.scale_step.^(ceil(p.num_scales/2) - ss); if p.scale_model_factor^2 * prod(p.norm_target_sz) > p.scale_model_max_area p.scale_model_factor = sqrt(p.scale_model_max_area/prod(p.norm_target_sz)); end scale_model_sz = floor(p.norm_target_sz * p.scale_model_factor); % find maximum and minimum scales min_scale_factor = p.scale_step ^ ceil(log(max(5 ./ bg_area)) / log(p.scale_step)); max_scale_factor = p.scale_step ^ floor(log(min([size(im,1) size(im,2)] ./ target_sz)) / log(p.scale_step)); end

这段代码实现的是目标跟踪算法中的尺度自适应部分。首先判断是否需要进行尺度自适应，然后计算尺度变换因子scale_factor、目标大小base_target_sz和尺度响应图的标准差scale_sigma。接着生成一组尺度因子scale_factors，用于对目标进行尺度变换。在此基础上，计算尺度响应图的权重系数ys，进行傅里叶变换，最后使用汉宁窗口函数来平滑尺度响应图。在计算过程中还进行了一些参数的限制和约束，例如限制尺度模型的面积不超过最大值、限制尺度变换因子的最大和最小值等。