self.inputs = dict()
时间: 2024-05-19 09:16:39 浏览: 13
这段代码的作用是什么?
回答:
根据你提供的信息,现在我明白你想问的是关于 ChitGPT 的代码。self.inputs = dict() 是 ChitGPT 中的一行代码,主要作用是创建一个空的字典,用于存储输入的数据。在 ChitGPT 中,包括了训练数据的输入等等。这个字典会在模型训练中被用到。
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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。
class FeatureExtraction_Rolled: def __init__(self, patch_types=None, des_model_dirs=None, minu_model_dir=None): self.des_models = None self.patch_types = patch_types self.minu_model = None self.minu_model_dir = minu_model_dir self.des_model_dirs = des_model_dirs print("Loading models, this may take some time...") if self.minu_model_dir is not None: print("Loading minutiae model: " + minu_model_dir) self.minu_model = (minutiae_AEC.ImportGraph(minu_model_dir)) self.dict, self.spacing, self.dict_all, self.dict_ori, self.dict_spacing = get_maps.construct_dictionary( ori_num=24) patchSize = 160 oriNum = 64 if des_model_dirs is not None and len(des_model_dirs) > 0: self.patchIndexV = descriptor.get_patch_index(patchSize, patchSize, oriNum, isMinu=1) if self.des_model_dirs is not None: self.des_models = [] for i, model_dir in enumerate(des_model_dirs): print("Loading descriptor model (" + str(i+1) + " of " + str(len(des_model_dirs)) + "): " + model_dir) self.des_models.append(descriptor.ImportGraph(model_dir, input_name="inputs:0", output_name='embedding:0')) self.patch_size = 96
这段代码是一个名为"FeatureExtraction_Rolled"的类的初始化方法。它接受两个参数:patch_types和des_model_dirs,这些参数可以为None。在初始化过程中,它加载了一些模型,并设置了一些属性。
首先,它初始化了一个名为"self.des_models"的属性,值为None。它还初始化了一个名为"self.patch_types"的属性,值为传入的patch_types参数。接下来,它初始化了一个名为"self.minu_model"的属性,值为None,并且初始化了一个名为"self.minu_model_dir"的属性,值为传入的minu_model_dir参数。
然后,它打印出一条消息:"Loading models, this may take some time..."。如果minu_model_dir不为None,则打印出一条消息:"Loading minutiae model: " + minu_model_dir,并且使用minutiae_AEC模块加载了一个模型,将其赋值给self.minu_model属性。
接下来,它使用get_maps模块的construct_dictionary函数构建了一些字典,并将其赋值给self.dict、self.spacing、self.dict_all、self.dict_ori和self.dict_spacing属性。
然后,它设置了两个变量:patchSize为160,oriNum为64。如果des_model_dirs不为None且长度大于0,则使用descriptor模块的get_patch_index函数获取了一个名为self.patchIndexV的变量。
接着,如果des_model_dirs不为None,则初始化了一个名为self.des_models的空列表。***
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