void PropositionalFormular::Convert2RPN() { if (m_strPropFmlr == "") return; else { int pos = 0; while (m_strPropFmlr[pos] != '\0') { char curChar = m_strPropFmlr[pos]; if (curChar >= 'A' && curChar <= 'Z') { m_strRevertPolishNotation += curChar; } else if (curChar == '!' || curChar == '&' || curChar == '|' || curChar == '>' || curChar == '(' || curChar == ')') { if (m_OperatorStack.size() == 0) { m_OperatorStack.push(curChar); } else { if (curChar == ')') { while (!m_OperatorStack.empty() && m_OperatorStack.top() != '(') { m_strRevertPolishNotation += m_OperatorStack.top(); m_OperatorStack.pop(); } if (m_OperatorStack.empty()) { cout << "Invalid propositional formular.\n"; m_strRevertPolishNotation = ""; return; } m_OperatorStack.pop(); } else if (m_OperatorStack.top() == '(') { m_OperatorStack.push(curChar); } else if (curChar == '(') { m_OperatorStack.push(curChar); } else if (m_OperatorStack.size() > 0 && m_PriorityMap[curChar] > m_PriorityMap[m_OperatorStack.top()]) { m_OperatorStack.push(curChar); } else { while (m_OperatorStack.size() > 0 && m_PriorityMap[curChar] <= m_PriorityMap[m_OperatorStack.top()]) { m_strRevertPolishNotation += m_OperatorStack.top(); m_OperatorStack.pop(); } m_OperatorStack.push(curChar); } } } else { cout << "Invalid propositional formular.\n"; m_strRevertPolishNotation = ""; return; } pos++; } while (!m_OperatorStack.empty()) { m_strRevertPolishNotation += m_OperatorStack.top(); m_OperatorStack.pop(); } } }解释一下

这是一个 C++ 类 `PropositionalFormular` 中的成员函数 `Convert2RPN`，用于将一个给定的命题公式转换为逆波兰表达式。

首先，函数判断输入的命题公式字符串是否为空。如果是空字符串，则直接返回；否则开始遍历输入字符串中的每个字符。

如果当前字符是大写字母，则将其添加到逆波兰表达式的末尾。

如果当前字符是操作符，则需要进行一系列操作符的比较和处理。具体来说：

- 如果操作符栈为空，则将当前操作符入栈。
- 如果当前操作符是右括号，则需要一直出栈并添加到逆波兰表达式中，直到遇到左括号。
- 如果当前操作符是左括号，则直接将其入栈。
- 如果当前操作符的优先级高于栈顶操作符的优先级，则将当前操作符入栈。
- 如果当前操作符的优先级低于或等于栈顶操作符的优先级，则需要一直出栈并添加到逆波兰表达式中，直到栈为空或者遇到优先级比当前操作符低的操作符。
- 最后，将当前操作符入栈。

如果当前字符既不是大写字母也不是操作符，说明输入的命题公式字符串中存在非法字符，函数将输出错误信息并清空逆波兰表达式字符串。

遍历结束后，需要将操作符栈中的所有操作符依次出栈并添加到逆波兰表达式中，以得到最终的逆波兰表达式字符串。

相关问题

def convert_to_roi_boxes(self, rpn_output): rpn_output = rpn_output.permute(0, 2, 3, 1).contiguous().view(-1, 4) roi_boxes = torch.zeros((rpn_output.size(0), 4)) roi_boxes[:, 0] = rpn_output[:, 0] - 0.5 * rpn_output[:, 2] roi_boxes[:, 1] = rpn_output[:, 1] - 0.5 * rpn_output[:, 3] roi_boxes[:, 2] = rpn_output[:, 0] - 0.5 * rpn_output[:, 2] roi_boxes[:, 3] = rpn_output[:, 1] - 0.5 * rpn_output[:, 3] return roi_boxes

这是 Faster R-CNN 神经网络模型中的一个辅助函数，用来将 RPN 网络的输出转换为实际的候选框。这个方法接受 RPN 网络的输出 rpn_output，其中包含了每个候选框的坐标、宽度和高度的预测值。

首先，这个方法将 RPN 网络的输出转换为合适的形状，以便进行后续的计算。然后，根据候选框的预测值计算出候选框的坐标。这里的计算公式是：

- roi_boxes[:, 0] = rpn_output[:, 0] - 0.5 * rpn_output[:, 2]
- roi_boxes[:, 1] = rpn_output[:, 1] - 0.5 * rpn_output[:, 3]
- roi_boxes[:, 2] = rpn_output[:, 0] + 0.5 * rpn_output[:, 2]
- roi_boxes[:, 3] = rpn_output[:, 1] + 0.5 * rpn_output[:, 3]

最后，这个方法返回计算出的候选框 roi_boxes。

class Pointnet2MSG(nn.Module): def __init__(self, input_channels=6, use_xyz=True): super().__init__() self.SA_modules = nn.ModuleList() channel_in = input_channels skip_channel_list = [input_channels] for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.__len__()): mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy() channel_out = 0 for idx in range(mlps.__len__()): mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx] channel_out += mlps[idx][-1] self.SA_modules.append( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN ) ) skip_channel_list.append(channel_out) channel_in = channel_out这是我改进之前的类代码块，而这是我加入SA注意力机制后的代码块：class Pointnet2MSG(nn.Module): def __init__(self, input_channels=6, use_xyz=True): super().__init__() self.SA_modules = nn.ModuleList() channel_in = input_channels skip_channel_list = [input_channels] for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.__len__()): mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy() channel_out = 0 for idx in range(mlps.__len__()): mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx] channel_out += mlps[idx][-1] mlps.append(channel_out) self.SA_modules.append( nn.Sequential( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN, ), SelfAttention(channel_out) ) ) skip_channel_list.append(channel_out) channel_in = channel_out，我发现改进后的代码块对于mlps参数的计算非常混乱，请你帮我检查一下，予以更正并给出注释

在你加入SA注意力机制后的代码块中，你在计算mlps时，添加了一个长度为1的列表，这个列表的元素为channel_out，这样做的目的是为了在SA模块中使用channel_out作为输入特征的通道数。但是这样的话，你的mlps列表就不再是每一层的输出通道数了，而是包含了一个额外的元素channel_out。

为了解决这个问题，你可以在SA模块中获取mlps列表中除了最后一个元素以外的所有元素，并将它们作为SA模块的输入通道数，最后将SA模块的输出通道数设置为mlps列表中最后一个元素即可。

以下是修改后的代码块，已经添加了注释：

class Pointnet2MSG(nn.Module):
    def __init__(self, input_channels=6, use_xyz=True):
        super().__init__()
        
        self.SA_modules = nn.ModuleList()
        channel_in = input_channels
        skip_channel_list = [input_channels]
        
        for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.__len__()):
            mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy()
            channel_out = 0
            for idx in range(mlps.__len__()):
                mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx]
                channel_out += mlps[idx][-1]
            
            # 移除mlps列表中的最后一个元素，并将其作为SA模块的输出通道数
            sa_channel_out = mlps.pop()
            
            self.SA_modules.append(
                nn.Sequential(
                    PointnetSAModuleMSG(
                        npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k],
                        radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k],
                        nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k],
                        mlps=mlps,
                        use_xyz=use_xyz,
                        bn=cfg.RPN.USE_BN,
                    ),
                    SelfAttention(sa_channel_out, sa_channel_out // 8) # 通常将隐藏层大小设置为输出通道数的1/8
                )
            )
            skip_channel_list.append(sa_channel_out)
            channel_in = sa_channel_out