volume = refimg_fea.new_zeros([B, num_groups, maxdisp, H, W]) for i in range(maxdisp): if i > 0: volume[:, :, i, :, i:] = groupwise_correlation(refimg_fea[:, :, :, i:], targetimg_fea[:, :, :, :-i],

这段代码看起来是在进行视差计算的操作，其中refimg_fea和targetimg_fea分别表示参考图像和目标图像的特征表示。通过对它们进行分组相关性计算，可以得到一个视差体积（volume），其中第三个维度表示不同的视差值。这个视差体积可以用于后续的视差估计任务中。这个代码段中的循环是在为每个视差值计算相关性，并将结果存储在相应的视差体积中。需要注意的是，第一个视差值为0，因此特殊处理了一下。

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def build_gwc_volume_cos(refimg_fea, targetimg_fea, maxdisp, num_groups): refimg_fea = refimg_fea/(torch.sum(refimg_fea**2, dim=1,keepdim=True).pow(1/2)+1e-05) targetimg_fea = targetimg_fea/(torch.sum(targetimg_fea**2, dim=1,keepdim=True).pow(1/2)+1e-05) B, C, H, W = refimg_fea.shape volume = refimg_fea.new_zeros([B, num_groups, maxdisp, H, W]) for i in range(maxdisp): if i > 0: volume[:, :, i, :, i:] = groupwise_correlation(refimg_fea[:, :, :, i:], targetimg_fea[:, :, :, :-i], num_groups) else: volume[:, :, i, :, :] = groupwise_correlation(refimg_fea, targetimg_fea, num_groups) volume = volume.contiguous() return volume

这是一个构建视差体积的函数，输入参数包括参考图像特征(refimg_fea)、目标图像特征(targetimg_fea)、最大视差(maxdisp)和分组数(num_groups)。首先，对参考图像特征和目标图像特征进行归一化处理。然后，根据最大视差和分组数创建一个大小为[B, num_groups, maxdisp, H, W]的零张量(volume)。接下来，通过循环遍历每个视差值i，计算对应视差的分组相关性并将结果存储在volume张量中。最后，返回计算完成的volume张量。

def build_concat_volume(refimg_fea, targetimg_fea, maxdisp): B, C, H, W = refimg_fea.shape volume = refimg_fea.new_zeros([B, 2 * C, maxdisp, H, W]) for i in range(maxdisp): if i > 0: volume[:, :C, i, :, :] = refimg_fea[:, :, :, :] volume[:, C:, i, :, i:] = targetimg_fea[:, :, :, :-i] else: volume[:, :C, i, :, :] = refimg_fea volume[:, C:, i, :, :] = targetimg_fea volume = volume.contiguous() return volume

这段代码是一个函数，用于构建拼接体积。它接受三个输入参数：参考图像特征(refimg_fea)、目标图像特征(targetimg_fea)和最大视差值(maxdisp)。

在函数内部，首先从参考图像特征的形状中提取出B（batch size）、C（通道数）、H（高度）和W（宽度）。

然后，创建了一个大小为[B, 2 * C, maxdisp, H, W]的全零张量(volume)。这个张量将用于存储拼接体积。

通过一个for循环遍历每个视差值i。在循环内部，如果i大于0，则将refimg_fea的特征复制到volume[:, :C, i, :, :]中，并将targetimg_fea的特征复制到volume[:, C:, i, :, i:]中。这样，在volume张量中的每个切片中，前C个通道存储了refimg_fea的特征，后C个通道存储了targetimg_fea的特征。

如果i等于0，则直接将refimg_fea的特征复制到volume[:, :C, i, :, :]中，并将targetimg_fea的特征复制到volume[:, C:, i, :, :]中。

最后，通过调用contiguous函数，将volume张量变为连续的内存布局，并将其作为输出返回。