torch.nonzero(max_ious >= iou_threshold)

`torch.nonzero()` 函数是 PyTorch 中用来找到张量中非零元素的下标的函数。具体来说，对于一个输入张量，它将返回一个二维张量，该张量的每一行都是一个非零元素的下标。下面是一个示例代码：

import torch

x = torch.tensor([[0, 1, 0],
                  [2, 0, 3],
                  [0, 4, 0]])

nonzero_idx = torch.nonzero(x)
print(nonzero_idx)

输出结果为：

tensor([[0, 1],
        [1, 0],
        [1, 2],
        [2, 1]])

在这个示例中，我们首先创建了一个形状为(3, 3)的张量，然后使用`torch.nonzero()`函数找到了其中所有的非零元素的下标，并将其打印出来。

在你的代码中，`max_ious >= iou_threshold` 是一个布尔型张量，表示哪些 anchor 与任意一个 ground-truth box 的 IoU 值大于等于阈值。然后，`torch.nonzero()`函数将找到这个张量中所有为 True 的元素的下标，并返回一个二维张量，该张量的每一行都是一个满足条件的元素的下标。

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class SupConLossV2(nn.Module): def __init__(self, temperature=0.2, iou_threshold=0.5): super().__init__() self.temperature = temperature self.iou_threshold = iou_threshold def forward(self, features, labels, ious): if len(labels.shape) == 1: labels = labels.reshape(-1, 1) # mask of shape [None, None], mask_{i, j}=1 if sample i and sample j have the same label label_mask = torch.eq(labels, labels.T).float().cuda() similarity = torch.div( torch.matmul(features, features.T), self.temperature) # for numerical stability sim_row_max, _ = torch.max(similarity, dim=1, keepdim=True) similarity = similarity - sim_row_max.detach() # mask out self-contrastive logits_mask = torch.ones_like(similarity) logits_mask.fill_diagonal_(0) exp_sim = torch.exp(similarity) mask = logits_mask * label_mask keep = (mask.sum(1) != 0 ) & (ious >= self.iou_threshold) log_prob = torch.log( (exp_sim[keep] * mask[keep]).sum(1) / (exp_sim[keep] * logits_mask[keep]).sum(1) ) loss = -log_prob return loss.mean()

这是一个实现对比学习（contrastive learning）损失函数的 PyTorch 模块。对比学习是一种无监督学习方法，它通过最大化相似样本的相似度，最小化不相似样本的相似度来学习特征表示。该模块的输入是特征张量、标签张量和 IOU 张量，输出是对比学习损失。在 forward 方法中，首先计算了相似度矩阵，即特征张量的内积矩阵除以温度参数，同时使用标签张量生成了掩码矩阵，其中掩码矩阵的元素值为 1 表示对应样本的标签相同，元素值为 0 表示对应样本的标签不同。然后对相似度矩阵进行了行归一化，并通过掩码矩阵和 IOU 张量筛选出需要进行对比学习的样本对，最后计算了对数概率损失并返回平均损失。该损失函数的目标是最小化相似样本之间的欧几里得距离，最大化不相似样本之间的欧几里得距离。

torch.manual_seed(4321) # reproducible torch.cuda.manual_seed_all(4321) torch.backends.cudnn.benchmark = False torch.backends.cudnn.deterministic = True # Can change it to False --> default: False torch.backends.cudnn.enabled = True

这是一些用于设置PyTorch运行时的随机数种子和CUDA加速库的设置。torch.manual_seed(4321)设置CPU随机数种子，torch.cuda.manual_seed_all(4321)设置GPU随机数种子，保证每次运行程序生成的随机数一致，方便调试和结果复现。torch.backends.cudnn.benchmark = False是为了禁用cudnn的自动调参功能，以保证结果的稳定性和可重复性。torch.backends.cudnn.deterministic = True是为了让cudnn使用确定性算法，从而确保每次运行结果相同。torch.backends.cudnn.enabled = True是为了启用CUDA加速库的使用。