keypoints_scoremap = keypoints_scoremap[-1]注释
时间: 2024-04-28 08:19:41 浏览: 20
这行代码的作用是将变量keypoints_scoremap中的最后一个元素提取出来,并将提取出来的结果重新赋值给keypoints_scoremap变量。假设keypoints_scoremap是一个列表,那么[-1]就表示该列表中的最后一个元素。这行代码的目的可能是为了获取最后一个元素的值,或者将列表中只保留最后一个元素,而去掉其他元素。
相关问题
2023/6/1 21:12:50 s = image_crop.get_shape().as_list() keypoints_scoremap = tf.image.resize_images(keypoints_scoremap, (s[1], s[2]))注释该代码
这段代码的作用是将`keypoints_scoremap`的大小调整为与`image_crop`相同的大小,并将结果存储在`keypoints_scoremap`中。
具体来说,`image_crop.get_shape().as_list()`返回`image_crop`的形状(尺寸),存储在`s`中。然后,`tf.image.resize_images(keypoints_scoremap, (s[1], s[2]))`将`keypoints_scoremap`调整为与`s`相同的大小,其中`s[1]`和`s[2]`分别表示`image_crop`的高度和宽度。调整大小后的结果存储在`keypoints_scoremap`中,以便与`image_crop`进行后续处理。
s = image_crop.get_shape().as_list() keypoints_scoremap = self.inference_pose2d(image_crop) keypoints_scoremap = keypoints_scoremap[-1] keypoints_scoremap = tf.image.resize_images(keypoints_scoremap, (s[1], s[2])) return keypoints_scoremap, image_crop, scale_crop, center注释
这段代码的作用是对输入的图像进行裁剪,并对裁剪后的图像进行姿态估计(pose estimation),得到一个关键点(keypoints)的分数地图(score map)。具体来说,代码的执行过程如下:
1. 获取输入图像的形状(shape)信息,并将其转换为列表形式,保存在变量s中。
2. 对输入图像进行裁剪操作,得到裁剪后的图像,保存在变量image_crop中。
3. 调用self.inference_pose2d()方法,对裁剪后的图像进行姿态估计,得到一个关键点的分数地图,保存在变量keypoints_scoremap中。
4. 由于关键点的分数地图是一个多层的张量(tensor),其中最后一层才是真正的分数地图,因此使用[-1]索引操作,将最后一层分数地图提取出来,并重新赋值给keypoints_scoremap变量。
5. 对提取出来的分数地图进行图像尺寸的调整(resize),使其与输入图像的尺寸相同,保存在变量keypoints_scoremap中。
6. 返回关键点的分数地图、裁剪后的图像、裁剪比例(scale_crop)和图像中心点(center)。