relative_coords = coords_flatten[:, :, None] - coords_flatten[:, None, :]

这行代码是在计算每个点与其他点之间的相对位置坐标。具体来说，`coords_flatten`是一个二维数组，每一行表示一个点在二维平面上的坐标，第一个维度表示点的数量，第二个维度表示坐标的维度（这里是2）。

`coords_flatten[:, :, None]`是将`coords_flatten`数组的第二个维度扩展一维，变成一个三维数组，维度分别为`(点数, 2, 1)`。这个操作的目的是方便后面的广播运算。

`coords_flatten[:, None, :]`是将`coords_flatten`数组的第一个维度扩展一维，变成一个三维数组，维度分别为`(1, 点数, 2)`。同样，这个操作的目的也是为了方便后面的广播运算。

接下来进行的操作是二者的广播运算，将两个三维数组广播成一个三维数组，维度为`(点数, 点数, 2)`。广播的过程中，numpy将第一个数组的第二个维度扩展为2，将第二个数组的第一个维度扩展为点数，再将两个数组按元素相减，得到一个新的数组，表示每个点与其他点之间的相对坐标。

最终得到的`relative_coords`数组的形状为`(点数, 点数, 2)`，其中`relative_coords[i, j]`表示第i个点与第j个点之间的相对坐标。

相关问题

coords_h = torch.arange(self.window_size[0]) coords_w = torch.arange(self.window_size[1]) coords = torch.stack(torch.meshgrid([coords_h, coords_w])) # 2, Wh, Ww coords_flatten = torch.flatten(coords, 1) # 2, Wh*Ww relative_coords = coords_flatten[:, :, None] - coords_flatten[:, None, :] # 2, Wh*Ww, Wh*Ww relative_coords = relative_coords.permute(1, 2, 0).contiguous() # Wh*Ww, Wh*Ww, 2 relative_coords[:, :, 0] += self.window_size[0] - 1 # shift to start from 0 relative_coords[:, :, 1] += self.window_size[1] - 1 relative_coords[:, :, 0] *= 2 * self.window_size[1] - 1 relative_position_index = relative_coords.sum(-1) # Wh*Ww, Wh*Ww self.register_buffer("relative_position_index", relative_position_index) self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3, bias=qkv_bias) self.attn_drop = nn.Dropout(attn_drop) self.proj = nn.Linear(dim, dim) self.proj_drop = nn.Dropout(proj_drop)

这段代码实现了一个窗口化自注意力机制，其中：

- `self.window_size` 表示窗口的大小。
- `coords_h` 和 `coords_w` 分别生成窗口高度和宽度的坐标。
- `coords` 是一个二维坐标网格，表示窗口内每个位置的坐标。
- `coords_flatten` 将二维坐标网格展平成一维坐标。
- `relative_coords` 计算了每个位置与其他位置之间的相对坐标。
- `relative_position_index` 是一个矩阵，表示每个位置与其他位置之间的相对位置索引。
- `self.qkv` 是一个线性层，将输入变换为查询、键、值三个向量。
- `self.attn_drop` 是一个 dropout 层，用于在注意力计算中进行随机丢弃。
- `self.proj` 是一个线性层，用于将注意力计算的结果映射到指定维度。
- `self.proj_drop` 是一个 dropout 层，用于在映射后进行随机丢弃。

def add_gaussian_noise(image, percent, mean=0, var=0.04): # 将图像转为浮点型 image = np.array(image / 255, dtype=float) # 计算噪声数量 num = int(percent * image.size) # 生成坐标和噪声 coords = np.random.randint(0, image.size, num) noise = np.random.normal(mean, var ** 0.5, num) # 添加噪声 image.flat[coords] += noise return image percent = 0.01 # 噪声比例 out = add_gaussian_noise(grayImage, percent) if out.min() < 0: low_clip = -1. else: low_clip = 0. out = np.clip ( out , low_clip ,1) gasuss_image = np.uint8(out *255)简化以上代码

以下是简化后的代码：

import numpy as np

def add_gaussian_noise(image, percent, mean=0, var=0.04):
    image = image / 255.0
    num = int(percent * image.size)
    coords = np.random.randint(0, image.size, num)
    noise = np.random.normal(mean, var ** 0.5, num)
    image_flat = image.flatten()
    image_flat[coords] += noise
    image = np.clip(image_flat, 0, 1)
    return np.uint8(image * 255)

percent = 0.01
out = add_gaussian_noise(grayImage, percent)
gasuss_image = out.astype(np.uint8)

这段代码的作用是给灰度图像添加高斯噪声。首先将图像转为浮点型，然后根据噪声比例计算需要添加的噪声数量。随机生成噪声坐标和噪声值，然后将噪声添加到图像中。最后将图像像素值限制在0到1之间，并将其转换为8位整数型。