imgL = F.pad(imgL,(0,right_pad, top_pad,0)) imgR = F.pad(imgR,(0,right_pad, top_pad,0)) with torch.no_grad(): output3 = model(imgL,imgR) output3 = torch.squeeze(output3) if top_pad !=0: img = output3[:,top_pad:,:] else: img = output3 if len(disp_true[mask])==0: loss = 0 else: loss = F.l1_loss(img[mask],disp_true[mask]) return loss.data.cpu()什么意思
时间: 2024-01-03 15:05:17 浏览: 35
这段代码是深度学习模型的测试函数的一部分,主要用于计算模型在测试集上的误差。
首先,根据上一段代码的计算,如果图像的宽度或高度不能被 16 整除,就需要在图像的右侧或下侧进行填充,以便能够被模型正确地处理。填充后的图像分别保存在 `imgL` 和 `imgR` 中。
接着,使用 `torch.no_grad()` 上下文管理器关闭自动求导,以减少内存的使用和加速计算。
然后,通过 `model(imgL, imgR)` 计算模型的输出。由于输出的形状是 `(B, 1, H, W)`,其中 `B` 是 batch size,因此需要使用 `torch.squeeze(output3)` 去除第二个维度,将输出的形状变为 `(B, H, W)`。
接下来,根据之前计算的填充大小,将输出 `output3` 切片得到与原图像尺寸相同的图像 `img`。
最后,计算输出图像 `img` 和真实视差图 `disp_true` 之间的 L1 损失。由于可能存在视差值非常大的像素点,这些像素点可能不参与误差计算,因此使用掩码 `mask` 进行筛选,只计算视差值小于 192 的像素点的误差。最终,将误差返回。
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解释disparity = stereo.compute(imgL_gray, imgR_gray)
这行代码使用了OpenCV中的stereo模块对左右两个灰度图像进行立体匹配,得到了它们之间的视差(disparity)。视差可以理解为左右两个图像中对应像素的水平偏移量,它是计算深度信息的重要指标之一。具体来说,stereo.compute()函数将左右两个图像作为输入,返回一个视差图像,其中每个像素的值表示该像素在左图中的位置与在右图中对应像素位置的水平偏移量。
total_test_loss = 0 for batch_idx, (imgL, imgR, disp_L) in enumerate(TestImgLoader): test_loss = test(imgL, imgR, disp_L) print('Iter %d test loss = %.3f' % (batch_idx, test_loss)) total_test_loss += test_loss print('total test loss = %.3f' % (total_test_loss / len(TestImgLoader)))什么意思
这段代码是在函数`main()`中的循环体外部,用于测试模型在测试集上的性能,并输出测试损失。具体含义如下:
- `total_test_loss = 0`:初始化测试损失为0。
- `for batch_idx, (imgL, imgR, disp_L) in enumerate(TestImgLoader):`:使用`TestImgLoader`迭代器依次获取测试数据,循环执行直到获取完所有测试数据。
- `test_loss = test(imgL, imgR, disp_L)`:调用`test()`函数在当前测试数据上进行测试,返回测试损失。
- `print('Iter %d test loss = %.3f' % (batch_idx, test_loss))`:输出当前测试数据的测试损失。
- `total_test_loss += test_loss`:将当前测试数据的测试损失累加到总的测试损失中。
- `print('total test loss = %.3f' % (total_test_loss / len(TestImgLoader)))`:输出所有测试数据的平均测试损失。
需要注意的是,这里的`test()`函数是用于测试模型的,根据上下文无法确定该函数的实现细节。同时,由于缺少函数`test()`的代码和变量定义,可能无法理解该代码的完整含义。