def get_patches_list(height, width, crop_size, label_map, patches_num=1000, shuffle=True): patch_list = [] count = 0 if shuffle: while count < patches_num: x1 = random.randint(0, width - crop_size - 1) x2 = x1 + crop_size y1 = random.randint(0, height - crop_size - 1) y2 = y1 + crop_size if label_map[y1:y2, x1:x2].max() > 0: patch = {'x1': x1, 'x2': x2, 'y1': y1, 'y2': y2} patch_list.append(patch) count += 1 else: slide_step = crop_size x1_list = list(range(0, width - crop_size, slide_step)) y1_list = list(range(0, height - crop_size, slide_step)) x1_list.append(width - crop_size) y1_list.append(height - crop_size) x2_list = [x + crop_size for x in x1_list] y2_list = [y + crop_size for y in y1_list] for x1, x2 in zip(x1_list, x2_list): for y1, y2 in zip(y1_list, y2_list): if label_map[y1:y2, x1:x2].max() > 0: patch = {'x1': x1, 'x2': x2, 'y1': y1, 'y2': y2} patch_list.append(patch) return patch_list

这段代码是一个 Python 函数，函数名为 `get_patches_list`，它的作用是生成一个图像的 patch 列表。函数接收多个参数，包括 `height`、`width`、`crop_size`、`label_map`、`patches_num`、`shuffle`。其中，`height` 和 `width` 表示图像的高度和宽度，`crop_size` 表示 patch 的大小，`label_map` 表示标签映射，`patches_num` 表示需要生成的 patch 数量，`shuffle` 表示是否打乱 patch 的顺序。

在函数中，首先定义了一个空的 patch 列表 `patch_list` 和一个计数器 `count`，然后根据 `shuffle` 参数的值进行不同的处理。如果 `shuffle` 为 True，就在图像中随机选取一个 patch，判断它是否有标签，如果有标签就将其加入 patch 列表中，直到达到指定数量的 patch；如果 `shuffle` 为 False，就按照给定的步长在图像中滑动，生成所有可能的 patch，然后判断每个 patch 是否有标签，有标签的就加入 patch 列表中。

最后，函数返回生成的 patch 列表 `patch_list`。

相关问题

def __init__(self, img_size=224, patch_size=(2,4,4), in_chans=3, embed_dim=96, norm_layer=None): super().__init__() self.patch_size = patch_size img_size = to_2tuple(img_size) self.in_chans = in_chans self.embed_dim = embed_dim patches_resolution = [img_size[0] // patch_size[1], img_size[1] // patch_size[2]] self.patches_resolution = patches_resolution self.num_patches = patches_resolution[0] * patches_resolution[1] self.proj = nn.Conv3d(in_chans, embed_dim, kernel_size=patch_size, stride=patch_size) if norm_layer is not None: self.norm = norm_layer(embed_dim) else: self.norm = None

这是一个 PyTorch 的模型初始化函数，它定义了一个 3D 卷积层和一个归一化层。主要参数包括：

- img_size：图像的尺寸。
- patch_size：划分图像的 patch 的大小。
- in_chans：输入图像的通道数。
- embed_dim：嵌入向量的维度。
- norm_layer：归一化层的类型。

该函数的作用是将输入的图像分为多个 patch，并且将每个 patch 映射到一个嵌入向量。这是 ViT 模型（Vision Transformer）的核心思想。ViT 模型将图像分为多个 patch，然后通过 Transformer 来处理这些 patch，最后输出整个图像的特征向量。

self.patch_embed = PatchEmbed3D(patch_size=patch_size, in_chans=in_chans, embed_dim=embed_dim, norm_layer=norm_layer if self.patch_norm else None) # num_patches = self.patch_embed.num_patches patches_resolution = self.patch_embed.patches_resolution self.patches_resolution = patches_resolution self.num_Ttokens = num_frames // patch_size[0]

这段代码是一个类的初始化函数，它包含了以下几个步骤：

1. 初始化一个三维的 Patch Embedding 层，这一层会将输入的视频序列分割成一个个小的 patch，并将每个 patch 转换成一个低维度的向量表示，方便后续的处理。

2. 计算 patch 的数量和分辨率，这些信息会在后续的处理中用到。

3. 计算 T 轴上 patch 的数量，这个数量等于视频序列的长度除以 patch_size[0]，其中 patch_size[0] 表示每个 patch 在 T 轴上的长度。这个数量会在 Transformer 中用到，用于计算 Attention Mask。