PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN ),在该代码块中该如何修改mlps的参数传输指令,令mlps只将前两个元素传入PointnetSAModuleMSG中
时间: 2023-11-28 07:04:50 浏览: 38
您将 `mlps` 参数修改为 `mlps[:2]`,这将只传递 `mlps` 列表的前两个元素给 `PointnetSAModuleMSG`。修改后的代码如下:
```
PointnetSAModuleMSG(
npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k],
radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k],
nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k],
mlps=mlps[:2], # 仅将前两个元素传递给 PointnetSAModuleMSG
use_xyz=use_xyz,
bn=cfg.RPN.USE_BN
)
```
相关问题
self.SA_modules.append( nn.Sequential( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps[:2], use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN, ), SelfAttention(channel_out) ) )根据以上代码,我希望我在k等于3时传入SelfAttention的参数为channel_out的一半,而其余情况下传入的参数就是channel_out
可以按照如下方式修改代码,实现你的需求:
```
self.SA_modules.append(
nn.Sequential(
PointnetSAModuleMSG(
npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k],
radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k],
nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k],
mlps=mlps[:2],
use_xyz=use_xyz,
bn=cfg.RPN.USE_BN,
),
SelfAttention(int(channel_out/2)) if k == 3 else SelfAttention(channel_out)
)
)
```
这里使用了三目运算符,如果 `k == 3`,则传入 `int(channel_out/2)`,否则传入 `channel_out`。
for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.len()): mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy() channel_out = 0 for idx in range(mlps.len()): mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx] channel_out += mlps[idx][-1] mlps.append(channel_out) self.SA_modules.append( nn.Sequential( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN ), SelfAttention(channel_out) ) ) skip_channel_list.append(channel_out) channel_in = channel_out你可以给我详细分析下这段代码每一句的含义和作用吗,越详细越好,我有点看不懂它
这段代码是一个深度学习模型中的一部分,主要实现了点云目标检测中的Region Proposal Network(RPN)模块。下面我们逐句解释其含义和作用。
```
for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.len()):
```
这行代码定义了一个循环,其中`k`为循环变量,其范围是`cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS`的长度。
```
mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy()
```
这行代码将`cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS`中第`k`个元素的值赋给`mlps`,并使用`copy()`方法复制一份。
```
channel_out = 0
for idx in range(mlps.len()):
mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx]
channel_out += mlps[idx][-1]
mlps.append(channel_out)
```
这段代码使用`channel_in`作为第一维,并将`mlps`中的每个元素添加到`channel_in`的后面,然后将每个元素的最后一维相加,得到`channel_out`,最后将`channel_out`添加到`mlps`中。
```
self.SA_modules.append(
nn.Sequential(
PointnetSAModuleMSG(
npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k],
radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k],
nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k],
mlps=mlps,
use_xyz=use_xyz,
bn=cfg.RPN.USE_BN
),
SelfAttention(channel_out)
)
)
```
这段代码构建了一个`nn.Sequential`模块,并将其添加到`self.SA_modules`列表中。其中,`PointnetSAModuleMSG`是一个点云处理模块,用于从输入点云中提取特征,包括使用多尺度卷积核、采样、聚合等操作;`SelfAttention`是一个自注意力机制模块,用于对特征进行加权平均池化操作,提高特征的表达能力。
```
skip_channel_list.append(channel_out)
channel_in = channel_out
```
这两行代码将`channel_out`添加到`skip_channel_list`列表中,并将`channel_out`的值赋给`channel_in`,用于下一次循环时作为`mlps`的第一维。