p = max(kernel_size - stride, 0)
时间: 2023-03-30 21:01:52 浏览: 47
这个问题可以回答。这是一个计算卷积神经网络中的 padding 大小的公式,其中 kernel_size 表示卷积核的大小,stride 表示卷积的步长。p 表示 padding 的大小,如果 kernel_size 大于 stride,那么 p 就等于 kernel_size 减去 stride,否则 p 就等于 。
相关问题
local_max_inner = F.max_pool2d( heatmap, kernel_size=self.nms_kernel_size, stride=1, padding=0)
这段代码使用了PyTorch中的F.max_pool2d函数对输入张量heatmap进行二维最大池化操作,并将结果保存在local_max_inner中。其中,self.nms_kernel_size表示最大池化操作的窗口大小,stride=1表示窗口在输入张量上的移动步长为1,padding=0表示输入张量的边缘不进行填充。最终的输出结果local_max_inner是一个经过最大池化操作后的二维张量,其中每个元素的值为在对应的池化窗口内的最大值。这个结果可以用于进行非极大值抑制(NMS)操作,用来过滤掉重复的检测结果。
local_max_inner = F.max_pool2d( heatmap, kernel_size=self.nms_kernel_size, stride=1, padding=0) local_max[:, :, padding:(-padding), padding:(-padding)] = local_max_inner是什么意思
这段代码使用了 PyTorch 深度学习框架中的 max_pool2d 函数对输入的 heatmap 进行最大池化操作,并将操作后的结果赋值给 local_max_inner。
具体来说,max_pool2d 函数将输入的 heatmap 通过滑动窗口的方式,取窗口内的最大值作为输出,其中 kernel_size 指定了窗口的大小,stride 指定了窗口在滑动时的步长,padding 指定了边界的填充方式。
接下来,代码将 local_max_inner 的值赋值给 local_max 的一个子张量,其中 padding 是指在 local_max 的高和宽两个维度上各添加 padding 个元素,从而保证 local_max 和 local_max_inner 的大小相同。
总的来说,这段代码的作用是对 heatmap 进行最大池化操作,并将操作后的结果复制到 local_max 的对应位置,用于后续的非极大值抑制操作。
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