strong_corners=points.selectStrongest(length(points),points.Metric>0.1); 输入参数太多？

时间: 2024-06-06 17:05:30 浏览: 139
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CSS-rounded-corners.rar_rounded-corners.css

这个函数的输入有两个参数：第一个参数是需要选择的角点数目，第二个参数是一个逻辑矩阵，用于选择哪些角点。其中，`points`是输入的角点矩阵，`points.Metric`表示每个角点的质量指标。`length(points)`表示输入矩阵的长度。因此，这个函数的作用是选择输入矩阵中质量指标大于0.1的所有角点，并将这些角点按照质量指标从大到小排序，最后选择质量指标最高的`length(points)`个角点作为输出。
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strong_corners = corners.selectStrongest(length(corners), scores > threshold);显示参数类型不正确？

strong_corners = corners.selectStrongest(100, scores > threshold); 此外，还需要保证scores变量是角点得分的向量，长度与corners变量中存储的角点个数相同。如果使用detectFASTFeatures函数来检测角...

def forward(self, x, flow, scale): if scale != 1: x = F.interpolate(x, scale_factor = 1. / scale, mode="bilinear", align_corners=False) if flow != None: flow = F.interpolate(flow, scale_factor = 1. / scale, mode="bilinear", align_corners=False) * 1. / scale x = torch.cat((x, flow), 1) x = self.conv0(x) x = self.convblock(x) + x tmp = self.lastconv(x) tmp = F.interpolate(tmp, scale_factor = scale * 2, mode="bilinear", align_corners=False) flow = tmp[:, :4] * scale * 2 mask = tmp[:, 4:5] return flow, mask翻译代码

它接受三个输入参数：x，flow和scale。根据scale的值是否等于1，对输入x进行插值操作，将其缩放到1/scale的尺寸。如果flow不为None，则对其进行同样的插值操作，并将其缩放到1/scale的尺寸后与x进行拼接。接下来，将...

详细分析一下这个函数def _ohem_forward(self, score, target, **kwargs): ph, pw = score.size(2), score.size(3) h, w = target.size(1), target.size(2) if ph != h or pw != w: score = F.interpolate(input=score, size=( h, w), mode='bilinear', align_corners=config.MODEL.ALIGN_CORNERS) pred = F.softmax(score, dim=1) pixel_losses = self.criterion(score, target).contiguous().view(-1) mask = target.contiguous().view(-1) != self.ignore_label tmp_target = target.clone() tmp_target[tmp_target == self.ignore_label] = 0 pred = pred.gather(1, tmp_target.unsqueeze(1)) pred, ind = pred.contiguous().view(-1,)[mask].contiguous().sort() min_value = pred[min(self.min_kept, pred.numel() - 1)] threshold = max(min_value, self.thresh) pixel_losses = pixel_losses[mask][ind] pixel_losses = pixel_losses[pred < threshold] return pixel_losses.mean()

这段代码是一个用于计算像素级别损失函数的函数。它使用了一种叫做OHEM(Online Hard Example Mining)的方法来选择难样本进行训练，减少了训练中易样本的影响。具体来说，它先将score和target的大小调整为一样，然后...

以下代码如何修正corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray, 200, 0.01, 20) corners = corners.astype(int) sorted_idx = np.lexsort((corners[:, 1], corners[:, 0])) sorted_corners = corners[sorted_idx]

这段代码中存在一个问题，即goodFeaturesToTrack函数返回的corners数组的元素类型为float32，而在后续的代码中需要将其转换为int类型。这样做可能会导致精度的损失，从而影响后续的计算结果。 为了修正这个...

if name in self.return_layers: out_name = self.return_layers[name] if name == 'stage4' and self.hrnet_flag: # In HRNetV2, we upsample and concat all outputs streams together output_h, output_w = x[0].size(2), x[0].size(3) # Upsample to size of highest resolution stream x1 = F.interpolate(x[1], size=(output_h, output_w), mode='bilinear', align_corners=False) x2 = F.interpolate(x[2], size=(output_h, output_w), mode='bilinear', align_corners=False) x3 = F.interpolate(x[3], size=(output_h, output_w), mode='bilinear', align_corners=False) x = torch.cat([x[0], x1, x2, x3], dim=1) out[out_name] = x else: out[out_name] = x return out

该模型是一个分割模型，返回多个分辨率的特征图。在这段代码中，使用了一个字典 out 来存储输出，其中键为特征图的名称，值为特征图。该模型中包含了多个子模块，其中一些子模块的输出需要单独返回。这个函数首先...

object_points, image_points = ... # 根据实际校准数据填充这些参数在哪里

object_points 和 image_points 是相机校准过程中常用的两个变量，它们分别代表了物体空间中的3D点和它们在图像平面上的对应2D像素点。在实际的代码中，你需要根据实际进行的相机标定过程来填充这两个变量： - ...

i_tetha = torch.autograd.Variable(torch.zeros(B, 2, 3)).cuda() i_tetha[:, 0, 0] = 1 i_tetha[:, 1, 1] = 1 i_grid = F.affine_grid(i_tetha, [B, C, H, W], align_corners=True) flip_grid = i_grid.clone() flip_grid[:, :, :, 0] = -flip_grid[:, :, :, 0]

align_corners=True 表示在生成网格时使用角点对齐的方式。 然后，通过调用 clone() 方法对 i_grid 进行克隆，得到一个相同形状的副本 flip_grid。 最后，将 flip_grid 的第四个维度（即 x 坐标）取负数，实现了在...

if self.merging == 'attention': queries = [F.interpolate(q(feat), size=(H, W), mode='bilinear', align_corners=True) for q, feat in zip(self.queries, multilevel_features)] queries = torch.cat(queries, dim=1) queries = queries.reshape(B, -1, self.output_channels, H, W) attn = F.softmax(queries, dim=1) predictions = predictions.reshape(B, -1, self.output_channels, H, W) combined_prediction = torch.sum(attn * predictions, dim=1) elif self.merging == 'learned': combined_prediction = self.merge_predictions(predictions) else: combined_prediction = predictions_list[-1]是什么意思

这段代码是根据self.merging的取值进行不同的预测结果融合方式。如果self.merging等于'attention'，则使用注意力机制进行融合。 首先，对multilevel_features中的每个特征图feat进行上采样，使其大小与预测结果...

src_pts = np.float32([keypoint1[m.queryIdx].pt for m in goodMatchePoints]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([keypoint2[m.trainIdx].pt for m in goodMatchePoints]).reshape(-1, 1, 2) M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) h, w, _ = img1.shape corners = np.float32([[0, 0], [0, h - 1], [w - 1, h - 1], [w - 1, 0]]).reshape(-1, 1, 2) transformed_corners = cv2.perspectiveTransform(corners, M) outImg2 = cv2.polylines(img2, [np.int32(transformed_corners)], True, (0, 255, 0), 2, cv2.LINE_AA) cv2.imshow('outImg2', outImg2)出现错误ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)

transformed_corners = cv2.perspectiveTransform(corners, M) outImg2 = cv2.polylines(img2, [np.int32(transformed_corners)], True, (0, 255, 0), 2, cv2.LINE_AA) cv2.imshow('outImg2', outImg2) else: ...

def Focal_Loss(inputs, target, cls_weights, num_classes=21, alpha=0.5, gamma=2): n, c, h, w = inputs.size() nt, ht, wt = target.size() if h != ht and w != wt: inputs = F.interpolate(inputs, size=(ht, wt), mode="bilinear", align_corners=True) temp_inputs = inputs.transpose(1, 2).transpose(2, 3).contiguous().view(-1, c) temp_target = target.view(-1) logpt = -nn.CrossEntropyLoss(weight=cls_weights, ignore_index=num_classes, reduction='none')(temp_inputs, temp_target) pt = torch.exp(logpt) if alpha is not None: logpt *= alpha loss = -((1 - pt) ** gamma) * logpt loss = loss.mean() return loss 是什么意思

其中，输入的参数包括： - inputs：模型的输出，是一个大小为 (n, c, h, w) 的张量，其中 n 表示 batch size，c 表示类别数，h 和 w 表示输入图片的高和宽。 - target：真实标签，是一个大小为 (n, h, w) 的张量。 ...

# New module: utils.pyimport torchfrom torch import nnclass ConvBlock(nn.Module): """A convolutional block consisting of a convolution layer, batch normalization layer, and ReLU activation.""" def __init__(self, in_chans, out_chans, drop_prob): super().__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_chans, out_chans, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_chans) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.dropout = nn.Dropout2d(p=drop_prob) def forward(self, x): x = self.conv(x) x = self.bn(x) x = self.relu(x) x = self.dropout(x) return x# Refactored U-Net modelfrom torch import nnfrom utils import ConvBlockclass UnetModel(nn.Module): """PyTorch implementation of a U-Net model.""" def __init__(self, in_chans, out_chans, chans, num_pool_layers, drop_prob, pu_args=None): super().__init__() PUPS.__init__(self, *pu_args) self.in_chans = in_chans self.out_chans = out_chans self.chans = chans self.num_pool_layers = num_pool_layers self.drop_prob = drop_prob # Calculate input and output channels for each ConvBlock ch_list = [chans] + [chans * 2 ** i for i in range(num_pool_layers - 1)] in_chans_list = [in_chans] + [ch_list[i] for i in range(num_pool_layers - 1)] out_chans_list = ch_list[::-1] # Create down-sampling layers self.down_sample_layers = nn.ModuleList() for i in range(num_pool_layers): self.down_sample_layers.append(ConvBlock(in_chans_list[i], out_chans_list[i], drop_prob)) # Create up-sampling layers self.up_sample_layers = nn.ModuleList() for i in range(num_pool_layers - 1): self.up_sample_layers.append(ConvBlock(out_chans_list[i], out_chans_list[i + 1] // 2, drop_prob)) self.up_sample_layers.append(ConvBlock(out_chans_list[-1], out_chans_list[-1], drop_prob)) # Create final convolution layer self.conv2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(out_chans_list[-1], out_chans_list[-1] // 2, kernel_size=1), nn.Conv2d(out_chans_list[-1] // 2, out_chans, kernel_size=1), nn.Conv2d(out_chans, out_chans, kernel_size=1), ) def forward(self, x): # Down-sampling path encoder_outs = [] for layer in self.down_sample_layers: x = layer(x) encoder_outs.append(x) x = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)(x) # Bottom layer x = self.conv(x) # Up-sampling path for i, layer in enumerate(self.up_sample_layers): x = nn.functional.interpolate(x, scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True) x = torch.cat([x, encoder_outs[-(i + 1)]], dim=1) x = layer(x) # Final convolution layer x = self.conv2(x) return x

... ... 3. 使用了 nn....4. 在最后的卷积层中，使用了 nn.Sequential 对多个卷积层进行了封装，使得代码更加简洁。 这些重构都是为了提高代码的可读性、可维护性和可扩展性，使得代码更加清晰，易于理解和修改。

out_img = F.interpolate(out_img, size=(feature_map_h, feature_map_w), mode="bilinear", align_corners=False)什么意思

这段代码的意思是将输入的 out_img 图像通过双线性插值的方式缩放至指定的大小，缩放的目标大小为 feature_map_h 和 feature_map_w 两个参数指定的大小。参数 mode="bilinear" 表示使用双线性插值方法进行缩放，参数...

predictions_list = [] full_scale_preds = [] for feature_map, predictor in zip(multilevel_features, self.predictors): prediction = predictor(feature_map) predictions_list.append(prediction) full_scale_preds.append(F.interpolate(prediction, size=(H, W), mode='bilinear', align_corners=True)) predictions = torch.cat(full_scale_preds, dim=1)是什么意思

在每次循环中，将feature_map作为输入传递给对应的predictor，并将返回的预测结果存储在prediction变量中。然后，将prediction添加到predictions_list列表中。接着，使用F.interpolate函数将prediction插值到指定的...

import cv2 import numpy as np import torch import torch.nn.functional as F from skimage.segmentation import slic import matplotlib.pyplot as plt from skimage.segmentation import mark_boundaries from skimage import img_as_float # 定义超像素数量 num_segments = 100 # 加载图像 A 和 B img_a = cv2.imread('img_a.jpg') img_b = cv2.imread('img_b.jpg') # 对图像 A 进行超像素分割，并获取每个超像素块的像素范围 segments_a = slic(img_as_float(img_a), n_segments=num_segments, sigma=5) pixel_ranges = [] for i in range(num_segments): mask = (segments_a == i) indices = np.where(mask)[1] pixel_range = (np.min(indices), np.max(indices)) pixel_ranges.append(pixel_range) # 将像素范围应用到图像 B 上实现超像素分割 segments_b = np.zeros_like(segments_a) for i in range(num_segments): pixel_range = pixel_ranges[i] segment_b = img_b[:, pixel_range[0]:pixel_range[1], :] segment_b = torch.from_numpy(segment_b.transpose(2, 0, 1)).unsqueeze(0).float() segment_b = F.interpolate(segment_b, size=(img_b.shape[0], pixel_range[1] - pixel_range[0]), mode='bilinear', align_corners=True) segment_b = segment_b.squeeze(0).numpy().transpose(1, 2, 0).astype(np.uint8) gray = cv2.cvtColor(segment_b, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, mask = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY) segments_b[np.where(mask)] = i # 可视化超像素分割结果 fig = plt.figure('Superpixels') ax = fig.add_subplot(1, 2, 1) ax.imshow(mark_boundaries(img_as_float(cv2.cvtColor(img_a, cv2.COLOR_BGR2RGB)), segments_a)) ax = fig.add_subplot(1, 2, 2) ax.imshow(mark_boundaries(img_as_float(cv2.cvtColor(img_b, cv2.COLOR_BGR2RGB)), segments_b)) plt.axis("off") plt.show()，上述代码中segments_a = slic(img_as_float(img_a), n_segments=num_segments, sigma=5)出现错误：ValueError: Cannot convert from object to float64.

segment_b = F.interpolate(segment_b, size=(img_b.shape[0], pixel_range[1] - pixel_range[0]), mode='bilinear', align_corners=True) segment_b = segment_b.squeeze(0).numpy().transpose(1, 2, 0).astype...

if args.a_mr > 0: with torch.no_grad(): disp = fix_model(torch.cat( (F.grid_sample(left_view, flip_grid, align_corners=True), right_view), 0), torch.cat((min_disp, min_disp), 0), torch.cat((max_disp, max_disp), 0), ret_disp=True, ret_pan=False, ret_subocc=False) mldisp = F.grid_sample(disp[0:B,:,:,:], flip_grid, align_corners=True).detach() mrdisp = disp[B::, :, :, :].detach()

fix_model 函数接受多个参数，包括左视图(left_view)、右视图(right_view)、最小视差(min_disp)和最大视差(max_disp)。 在视差估计过程中，通过调用 F.grid_sample 函数对左视图进行采样，使用 flip_grid 网格进行...

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image # 加载图像 img = Image.open('2.jpg') # 对图像进行预处理，将其转换为模型所需的输入格式 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) img_tensor = transform(img).unsqueeze(0) # 初始化模型并对图像进行特征提取 model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.6.0', 'resnet50', pretrained=True) features = model.conv1(img_tensor) features = model.bn1(features) features = model.relu(features) features = model.maxpool(features) features = model.layer1(features) features = model.layer2(features) features = model.layer3(features) features = model.layer4(features) # 将特征图还原回原始图像大小 upsample = nn.Upsample(scale_factor=32, mode='bilinear', align_corners=True) upsampled_features = upsample(features) # 显示原始图像和还原后的特征图 img.show() tensor_to_image = transforms.ToPILImage() upsampled_image = tensor_to_image(upsampled_features.squeeze(0).detach().cpu()) upsampled_image.show()，上述代码出现问题：ValueError: pic should not have > 4 channels. Got 2048 channels.

upsample = nn.Upsample(scale_factor=32, mode='bilinear', align_corners=True) upsampled_features = upsample(features) # 将通道数降为1 feature_map = torch.mean(upsampled_features, dim=1, keepdim=True) ...

解释这段代码class UpBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(UpBlock, self).__init__() self.up = nn.Upsample( scale_factor=2, mode='trilinear', align_corners=True) self.conv = ConvBlock(in_channels, out_channels) def forward(self, x1, x2): x1 = self.up(x1) x = torch.cat([x2, x1], dim=1) return self.conv(x)

self.up是一个上采样模块，使用nn.Upsample对输入进行上采样操作，scale_factor=2表示将输入张量的尺寸沿着所有维度放大2倍，mode='trilinear'表示使用三线性插值方法进行上采样，align_corners=True表示在进行...

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小栗子源码2.9.3版本发布

资源摘要信息:"小栗子源码_*.*.*.*.zip" 根据提供的信息，此压缩包中包含的文件应与"小栗子"项目的源码有关，版本号为*.*.*.*。"小栗子"很可能是一个软件产品的名称，而源码则指的是该软件项目最原始的代码文件。源码对于IT行业的开发人员来说是极其重要的资源，它包含了构建程序所需的所有指令和注释。开发者通过阅读和修改源码来改进软件、修复bug、添加新功能或进行定制化开发。 该压缩包的描述和标题一致，没有额外提供更多的信息，这表明我们只能从标题本身推测其内容。标题中的"*.*.*.*"很可能表示的是该软件的版本号，其中： - "2"代表软件的主版本号，通常意味着软件的架构或者功能上发生了重大的变更。 - "9"可能是次版本号，表示软件功能的增强或是一些新功能的添加。 - "3"可能是修订版本号，通常是指在次要版本基础上的小的错误修复或改动。 - "0"可能是补丁版本号，表示对次要版本的一些微小的修复或更新。 由于没有提供标签信息，我们无法得知该软件具体的应用场景或是目标用户。同时，压缩包内文件的具体结构和所包含的文件类型也无从得知，通常一个软件的源码包会包含多个文件，例如： - 源代码文件：通常以.cpp、.h、.java、.py等为后缀，分别代表C++、C语言、Java或Python等不同编程语言的源代码。 - 资源文件：可能包含图片、音频、视频等资源文件，这些资源文件被源代码引用以提供程序的视觉或听觉效果。 - 编译脚本或配置文件：如Makefile、build.xml、CMakeLists.txt等，它们用于自动化编译过程。 - 项目文档：可能包含README、LICENSE等，用于说明软件的使用、安装、版权和许可证等信息。 - 开发者文档：包含了API文档、开发指南、设计文档等，以帮助开发者更好地理解软件的架构和开发细节。 在没有具体的文件列表情况下，无法提供更深入的分析。如果需要进一步分析压缩包内部结构和内容，需要解压该压缩文件，并查看具体的文件列表和文件内容。在处理源码时，需要具备与之相对应的编程语言知识和开发经验，才能有效地理解和使用这些源码。对于开发人员而言，源码是学习编程技术、掌握软件架构和提高编程能力的宝贵资源。对于企业来说，源码则涉及到产品的知识产权和商业机密，因此管理源码的安全性和保密性至关重要。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩