这段代码的意思是什么def vis(img, boxes, scores, cls_ids, conf=0.5, class_names=None): for i in range(len(boxes)): box = boxes[i] cls_id = int(cls_ids[i]) score = scores[i] if score < conf: continue x0 = int(box[0]) y0 = int(box[1]) x1 = int(box[2]) y1 = int(box[3]) color = (_COLORS[cls_id] * 255).astype(np.uint8).tolist() text = '{}:{:.1f}%'.format(class_names[cls_id], score * 100) txt_color = (0, 0, 0) if np.mean(_COLORS[cls_id]) > 0.5 else (255, 255, 255) font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX txt_size = cv2.getTextSize(text, font, 0.4, 1)[0] cv2.rectangle(img, (x0, y0), (x1, y1), color, 4) txt_bk_color = (_COLORS[cls_id] * 255 * 0.7).astype(np.uint8).tolist() cv2.rectangle( img, (x0, y0+1 ), (x0 + txt_size[0]+1 , y0 + int(1.5*txt_size[1])), txt_bk_color, -1 ) cv2.putText(img, text, (x0, y0 + txt_size[1]), font, 0.6, txt_color, thickness=2) return img

这段代码定义了一个名为 `vis` 的函数，该函数用于可视化目标检测的结果，包括在图像上绘制检测框、标注检测分数和类别名称等信息。

函数的输入参数包括：图像 `img`、检测框 `boxes`、检测分数 `scores`、类别标识符 `cls_ids`、阈值 `conf` 和类别名称 `class_names`。

在函数中，首先遍历所有的检测框 `boxes`，对于每个检测框，获取其坐标、类别标识符和检测分数，并判断该检测框的检测分数是否大于阈值 `conf`，如果小于阈值，则跳过该检测框。

对于满足条件的检测框，根据其类别标识符 `cls_ids` 获取对应的颜色，并在图像上绘制检测框、标注检测分数和类别名称等信息。具体包括：

- 获取检测框的坐标 `(x0, y0)` 和 `(x1, y1)`。
- 根据类别标识符 `cls_ids` 获取对应的颜色，并将其转换为 RGB 值，然后使用 `cv2.rectangle` 函数在图像上绘制检测框。
- 根据类别标识符 `cls_ids` 和检测分数 `score`，生成标注文本 `text`，并使用 `cv2.putText` 函数将标注文本绘制在图像上。
- 为了让标注文本更加清晰，先使用 `cv2.getTextSize` 函数计算标注文本的大小，然后在标注文本下方添加一个矩形框，并将矩形框的颜色设置为淡色，以便与标注文本区分开来。

最终，函数返回可视化的图像。

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这段代码什么意思def vis(img, boxes, scores, cls_ids, conf=0.5, class_names=None): for i in range(len(boxes)): box = boxes[i] cls_id = int(cls_ids[i]) score = scores[i] if score < conf: continue x0 = int(box

这段代码定义了一个名为 `vis` 的函数，该函数用于可视化检测结果。

函数的输入参数包括：图像 `img`、检测框 `boxes`、检测分数 `scores`、类别标识符 `cls_ids`、阈值 `conf` 和类别名称 `class_names`。

在函数中，首先遍历所有的检测框 `boxes`，对于每个检测框，获取其坐标和类别标识符，并计算其检测分数 `score`，如果检测分数低于阈值 `conf`，则跳过该检测框。

对于满足条件的检测框，通过 `int()` 函数将其类别标识符 `cls_ids` 转换为整数类型，并将其与检测分数 `score` 一起显示在图像上。如果提供了类别名称 `class_names`，则还将类别名称一起显示在图像上。

最终，函数返回可视化的图像。

def forward(self, input_data, attention_mask=None, labels=None, position_ids=None, inputs_embeds=None, head_mask=None): outputs = self.bert(input_data, attention_mask=attention_mask, position_ids=position_ids, head_mask=head_mask, inputs_embeds=inputs_embeds) sequence_output = outputs[0] # 去除cls,(batch,seq) sequence_output = sequence_output[:, 1:] sequence_output = self.dropout(sequence_output) # 得到判别值 logits = self.classifier(sequence_output) outputs = (logits,) if labels is not None: loss_mask = labels.gt(-1) loss = self.crf(logits, labels, loss_mask) * (-1) outputs = (loss,) + outputs # contain: (loss), scores return outputs

这是BertNER模型的前向传播函数，输入参数包括input_data，attention_mask，labels，position_ids，inputs_embeds，head_mask。其中，input_data是输入的文本数据，attention_mask是掩码，用于指示哪些词是padding，labels是标注序列，position_ids是位置编码，inputs_embeds是词嵌入向量，head_mask是多头注意力层的掩码。

在函数中，首先将输入数据input_data输入到BERT模型中，得到输出outputs，其中outputs[0]表示BERT模型的输出特征。接着，去掉输出特征中的[CLS]标记，并通过dropout层进行随机失活。然后，将输出特征输入到线性分类器中，得到每个位置上的标记得分，即预测值。如果labels不为空，则计算损失值，并将损失值添加到输出outputs中。最后，返回输出outputs。