if imgL.shape[2] % 16 != 0: times = imgL.shape[2]//16 top_pad = (times+1)*16 -imgL.shape[2] else: top_pad = 0 if imgL.shape[3] % 16 != 0: times = imgL.shape[3]//16 right_pad = (times+1)*16-imgL.shape[3] else: right_pad = 0 什么意思

这段代码主要是用于对输入的图像进行尺寸调整，以便输入到深度学习模型中进行计算。

代码分别对左图像 `imgL` 的高度和宽度进行判断，如果它们不能被 16 整除，就需要对其进行补齐。具体来说，

- 如果图像高度不能被 16 整除，计算出需要增加的上边距 `top_pad`，使得上边距加上原高度后能被 16 整除。
- 如果图像宽度不能被 16 整除，计算出需要增加的右边距 `right_pad`，使得右边距加上原宽度后能被 16 整除。

最终，如果需要对图像进行补齐，就使用 `torch.nn.functional.pad()` 函数在图像的上、下、左、右四个方向进行填充。填充的数值可以根据实际情况设置，一般来说使用 0 或者图像的均值进行填充。

相关问题

imgL = F.pad(imgL,(0,right_pad, top_pad,0)) imgR = F.pad(imgR,(0,right_pad, top_pad,0)) with torch.no_grad(): output3 = model(imgL,imgR) output3 = torch.squeeze(output3) if top_pad !=0: img = output3[:,top_pad:,:] else: img = output3 if len(disp_true[mask])==0: loss = 0 else: loss = F.l1_loss(img[mask],disp_true[mask]) return loss.data.cpu()什么意思

这段代码是深度学习模型的测试函数的一部分，主要用于计算模型在测试集上的误差。

首先，根据上一段代码的计算，如果图像的宽度或高度不能被 16 整除，就需要在图像的右侧或下侧进行填充，以便能够被模型正确地处理。填充后的图像分别保存在 `imgL` 和 `imgR` 中。

接着，使用 `torch.no_grad()` 上下文管理器关闭自动求导，以减少内存的使用和加速计算。

然后，通过 `model(imgL, imgR)` 计算模型的输出。由于输出的形状是 `(B, 1, H, W)`，其中 `B` 是 batch size，因此需要使用 `torch.squeeze(output3)` 去除第二个维度，将输出的形状变为 `(B, H, W)`。

接下来，根据之前计算的填充大小，将输出 `output3` 切片得到与原图像尺寸相同的图像 `img`。

最后，计算输出图像 `img` 和真实视差图 `disp_true` 之间的 L1 损失。由于可能存在视差值非常大的像素点，这些像素点可能不参与误差计算，因此使用掩码 `mask` 进行筛选，只计算视差值小于 192 的像素点的误差。最终，将误差返回。

def test(imgL,imgR,disp_true): model.eval() if args.cuda: imgL, imgR, disp_true = imgL.cuda(), imgR.cuda(), disp_true.cuda() #--------- mask = disp_true < 192什么意思、

这段代码是一个深度学习模型的测试函数，输入参数分别为左右图像 `imgL` 和 `imgR`，以及真实的视差图 `disp_true`。

在函数中，首先通过 `model.eval()` 来切换模型为评估模式，即关闭了 Dropout 和 BatchNormalization 等随机性的操作。

接着，如果有可用的 GPU，将输入数据 `imgL`, `imgR`, `disp_true` 转移到 GPU 上进行计算。

最后，`mask = disp_true < 192` 是一个逻辑运算，根据真实的视差图 `disp_true` 创建了一个布尔类型的掩码数组 `mask`，其中的每一个元素的值为 True 或 False，表示该像素点的视差值是否小于 192。该掩码数组可以用于后续的评估指标计算，例如计算误差时可以只考虑视差值小于 192 的像素点。