def _sample_indices(self, record): if not self.test_mode and self.random_shift: average_duration = record.num_frames // self.clip_length if average_duration > 0: offsets = np.sort( np.multiply(list(range(self.clip_length)), average_duration) + randint(average_duration, size=self.clip_length)) else: offsets = np.sort(randint(record.num_frames, size=self.clip_length)) else: tick = record.num_frames / float(self.clip_length) offsets = np.array([int(tick / 2.0 + tick * x) for x in range(self.clip_length)]) return offsets解释一下
时间: 2023-12-03 10:03:19 浏览: 171
Tensorflow中的降维函数tf.reduce_*使用总结
这段代码是一个函数,用于生成视频采样的索引(即从视频中选择哪些帧进行训练)。函数接受一个参数 `record`,代表视频数据。
首先,代码判断是否处于测试模式,并且是否需要进行随机偏移。如果是训练模式且需要随机偏移,则计算出平均每个片段包含多少帧,然后根据这个平均值随机生成一组偏移量,用于确定每个片段所包含的帧的位置。
如果平均帧数小于等于 0,则说明视频长度不足以生成一组偏移量,那么就直接随机生成一组帧位置。
如果处于测试模式或者不需要随机偏移,则按照视频长度和片段长度计算出每个片段的起始帧位置,并返回这些位置的列表。
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