cost = Variable(torch.FloatTensor(refimg_fea.size()[0], refimg_fea.size()[1]*2, self.maxdisp//4, refimg_fea.size()[2], refimg_fea.size()[3]).zero_()).cuda() for i in range(self.maxdisp//4): if i > 0 : cost[:, :refimg_fea.size()[1], i, :,i:] = refimg_fea[:,:,:,i:] cost[:, refimg_fea.size()[1]:, i, :,i:] = targetimg_fea[:,:,:,:-i] else: cost[:, :refimg_fea.size()[1], i, :,:] = refimg_fea cost[:, refimg_fea.size()[1]:, i, :,:] = targetimg_fea cost = cost.contiguous()翻译一下这段代码

这段代码是一个计算代价图（cost volume）的过程，其中refimg_fea和targetimg_fea是经过卷积得到的特征图。代码首先创建了一个大小为[batch_size, channel*2, maxdisp/4, height, width]的0张量cost，并将其移动到GPU上。然后对于每个视差d（视差的最大值为maxdisp），将refimg_fea和targetimg_fea的对应部分拼接到cost的第2个维度上（即channel维度），从而生成一个代价图。需要注意的是，在d=0时，refimg_fea和targetimg_fea的对应部分完全一致，此时只需将它们分别拼接到cost的第1个和第2个channel维度上即可。在拼接完成后，使用contiguous()方法使得cost的存储顺序变得连续，以方便后续的计算。