if(grouping(reg_prov_id) == 0, reg_prov_id, '-9999') as reg_prov_id

时间: 2024-03-19 18:42:53 浏览: 93
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Untitled3.rar_As One_grouping_low-level feature_novel detection_

这是一条 SQL 查询语句，其中使用了 IF 和 GROUPING 函数。根据查询语句的语法，这条语句的作用是： 如果 reg_prov_id 不是 NULL，那么返回 reg_prov_id 的值，否则返回字符串 '-9999'。 其中，IF 函数的语法为 IF(condition, value_if_true, value_if_false)，它会根据 condition 的值来判断返回哪个值。如果 condition 为真，则返回 value_if_true，否则返回 value_if_false。 GROUPING 函数用于判断当前行是否是一个分组的汇总行。如果是分组的汇总行，则返回 1，否则返回 0。在这条查询语句中，GROUPING(reg_prov_id) == 0 的含义是当前行不是按 reg_prov_id 分组的汇总行。 因此，这条查询语句的实际作用是：将 reg_prov_id 的值保留，同时对于那些按 reg_prov_id 分组的汇总行，将其 reg_prov_id 的值替换为字符串 '-9999'。
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class PointnetSAModuleMSG(_PointnetSAModuleBase): """Pointnet set abstraction layer with multiscale grouping""" def __init__(self, *, npoint: int, radii: List[float], nsamples: List[int], mlps: List[List[int]], bn: bool = True, use_xyz: bool = True, pool_method='max_pool', instance_norm=False): """ :param npoint: int :param radii: list of float, list of radii to group with :param nsamples: list of int, number of samples in each ball query :param mlps: list of list of int, spec of the pointnet before the global pooling for each scale :param bn: whether to use batchnorm :param use_xyz: :param pool_method: max_pool / avg_pool :param instance_norm: whether to use instance_norm """ super().__init__() assert len(radii) == len(nsamples) == len(mlps) self.npoint = npoint self.groupers = nn.ModuleList() self.mlps = nn.ModuleList() for i in range(len(radii)): radius = radii[i] nsample = nsamples[i] self.groupers.append( pointnet2_utils.QueryAndGroup(radius, nsample, use_xyz=use_xyz) if npoint is not None else pointnet2_utils.GroupAll(use_xyz) ) mlp_spec = mlps[i] if use_xyz: mlp_spec[0] += 3 self.mlps.append(pt_utils.SharedMLP(mlp_spec, bn=bn, instance_norm=instance_norm)) self.pool_method = pool_method这是PointnetSAModuleMSG的代码，而这是selfattention的代码：class SelfAttention(nn.Module): def __init__(self, in_channels, reduction=4): super(SelfAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool1d(1) self.fc1 = nn.Conv1d(in_channels, in_channels // reduction, 1, bias=False) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.fc2 = nn.Conv1d(in_channels // reduction, in_channels, 1, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): b, c, n = x.size() y = self.avg_pool(x) y = self.fc1(y) y = self.relu(y) y = self.fc2(y) y = self.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x)；我想将SelfAttention作为PointnetSAModuleMSG的子模块，我是为了加入SA注意力机制，所以需要对PointnetSAModuleMSG进行修改。我想在每个SA模块中添加一个注意力机制，以使得网络可以更好地聚焦于重要的点。具体实现方式是在每个SA模块的最后一层MLP后加入一个Self-Attention层，（如SelfAttention类所示）用于计算每个点的注意力分数。你可以给我写出详细的修改代码吗？

mlp_spec[0] += 3 mlp_spec.append(mlp_spec[-1]) # Add output channel for self-attention self.mlps.append(pt_utils.SharedMLP(mlp_spec, bn=bn, instance_norm=instance_norm)) self.pool_method = pool_...

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