whs = np.zeros((0, 2)) shapes = np.zeros((0, 2))什么意思

这段代码定义了两个数组变量，whs和shapes。其中，whs的初始值为一个0行2列的二维数组，而shapes的初始值也为一个0行2列的二维数组。这里的0表示初始时这两个数组中没有任何元素。这种方式创建的数组通常用于在后续的代码中动态添加元素。在这个代码段中，whs和shapes数组将会被用于存储每个样本的宽高比例和形状信息。通过定义一个0行的二维数组，可以在后续的代码中使用vstack()方法动态添加新的元素，从而实现动态扩展数组。

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解释 self.dataset.parse_dataset() roidbs = self.dataset.roidbs for rec in tqdm(roidbs): h, w = rec['h'], rec['w'] bbox = rec['gt_bbox'] wh = bbox[:, 2:4] - bbox[:, 0:2] + 1 wh = wh / np.array([[w, h]]) shape = np.ones_like(wh) * np.array([[w, h]]) whs = np.vstack((whs, wh)) shapes = np.vstack((shapes, shape))

这是一个类的方法，其中的self指代类的实例对象，dataset是类的一个属性，包含了数据集的相关信息。方法中首先调用了dataset的parse_dataset()方法，该方法用于解析数据集，将数据集中的图片、标注等信息提取出来。然后，通过遍历数据集中的每一个样本(rec)，获取每个样本的高度(h)、宽度(w)、目标框(gt_bbox)等信息。接下来，通过目标框计算出目标的宽高比例(wh)，并将其归一化到[0,1]的范围内。之后，将每个样本的宽高比例(wh)和形状(shape)记录在whs和shapes两个数组中。其中，whs是一个(n,2)的数组，n表示数据集中样本的总数，2表示每个样本的宽高比例。而shapes也是一个(n,2)的数组，用于记录每个样本的宽高信息。最后，方法返回whs和shapes两个数组。

for rec in tqdm(roidbs): h, w = rec['h'], rec['w'] bbox = rec['gt_bbox'] wh = bbox[:, 2:4] - bbox[:, 0:2] + 1 wh = wh / np.array([[w, h]]) shape = np.ones_like(wh) * np.array([[w, h]]) whs = np.vstack((whs, wh)) shapes = np.vstack((shapes, shape))

这段代码看起来像是在对一些图像物体检测的数据进行预处理，其中 `roidbs` 可能是包含了一些图像的 ROI（region of interest）信息的数据集合。具体来说，代码中通过遍历 `roidbs` 中的每一个元素，获取该元素对应图像的高度 `h` 和宽度 `w`，以及该元素包含的物体的 bounding box 的位置信息 `bbox`。然后，计算出每个 bounding box 的宽高比例 `wh`，以及它们的形状信息 `shape`。最后，将所有 bounding box 的宽高比例 `wh` 和形状信息 `shape` 分别按行堆叠起来，组成了 `whs` 和 `shapes` 这两个矩阵。这个过程可能是为了后续对图像物体检测模型进行训练或测试时，需要用到这些预处理好的数据信息。