self.faces_t = copy(self.faces)

时间: 2024-05-23 09:14:00 浏览: 16
这段代码是在Python中进行深度复制(deep copy)操作。它将一个对象(self.faces)完整地复制到另一个对象(self.faces_t)中,而不是将对象的引用复制过去。这样做的好处是,当我们修改self.faces_t时,不会影响self.faces的值。这在处理对象或数据结构时非常有用,特别是当我们需要在不影响原始数据的情况下进行修改时。
相关问题

def __init__(self, template_path): super(Model, self).__init__() # set template mesh self.template_mesh = jr.Mesh.from_obj(template_path, dr_type='n3mr') self.vertices = (self.template_mesh.vertices * 0.5).stop_grad() self.faces = self.template_mesh.faces.stop_grad() self.textures = self.template_mesh.textures.stop_grad() # optimize for displacement map and center self.displace = jt.zeros(self.template_mesh.vertices.shape) self.center = jt.zeros((1, 1, 3)) # define Laplacian and flatten geometry constraints self.laplacian_loss = LaplacianLoss(self.vertices[0], self.faces[0]) self.flatten_loss = FlattenLoss(self.faces[0])在每行代码后添加注释

``` def __init__(self, template_path): super(Model, self).__init__() # 初始化父类 # 加载模板网格 self.template_mesh = jr.Mesh.from_obj(template_path, dr_type='n3mr') # 缩放网格顶点坐标,并设置为不可求导 self.vertices = (self.template_mesh.vertices * 0.5).stop_grad() # 设置网格面和纹理,并设置为不可求导 self.faces = self.template_mesh.faces.stop_grad() self.textures = self.template_mesh.textures.stop_grad() # 初始化位移和中心 self.displace = jt.zeros(self.template_mesh.vertices.shape) # 位移 self.center = jt.zeros((1, 1, 3)) # 中心点 # 定义 Laplacian 和 flatten 约束损失 self.laplacian_loss = LaplacianLoss(self.vertices[0], self.faces[0]) # Laplacian 约束损失 self.flatten_loss = FlattenLoss(self.faces[0]) # flatten 约束损失 ``` 注释解释如下: - `super(Model, self).__init__()`:调用父类的构造函数进行初始化。 - `self.template_mesh = jr.Mesh.from_obj(template_path, dr_type='n3mr')`:从 OBJ 文件中加载模板网格。 - `self.vertices = (self.template_mesh.vertices * 0.5).stop_grad()`:将模板网格的顶点坐标缩放为原来的一半,并将其设置为不可求导。 - `self.faces = self.template_mesh.faces.stop_grad()`:将模板网格的面索引设置为不可求导。 - `self.textures = self.template_mesh.textures.stop_grad()`:将模板网格的纹理设置为不可求导。 - `self.displace = jt.zeros(self.template_mesh.vertices.shape)`:初始化位移变量,并将其设置为可求导的 0 张量。 - `self.center = jt.zeros((1, 1, 3))`:初始化中心点,并将其设置为可求导的 0 张量。 - `self.laplacian_loss = LaplacianLoss(self.vertices[0], self.faces[0])`:初始化 Laplacian 约束损失。 - `self.flatten_loss = FlattenLoss(self.faces[0])`:初始化 flatten 约束损失。

current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) data_dir = os.path.join(current_dir, 'data') class Model(nn.Module): def __init__(self, template_path): super(Model, self).__init__() # set template mesh self.template_mesh = jr.Mesh.from_obj(template_path, dr_type='n3mr') self.vertices = (self.template_mesh.vertices * 0.5).stop_grad() self.faces = self.template_mesh.faces.stop_grad() self.textures = self.template_mesh.textures.stop_grad() # optimize for displacement map and center self.displace = jt.zeros(self.template_mesh.vertices.shape) self.center = jt.zeros((1, 1, 3)) # define Laplacian and flatten geometry constraints self.laplacian_loss = LaplacianLoss(self.vertices[0], self.faces[0]) self.flatten_loss = FlattenLoss(self.faces[0]) def execute(self, batch_size): base = jt.log(self.vertices.abs() / (1 - self.vertices.abs())) centroid = jt.tanh(self.center) vertices = (base + self.displace).sigmoid() * nn.sign(self.vertices) vertices = nn.relu(vertices) * (1 - centroid) - nn.relu(-vertices) * (centroid + 1) vertices = vertices + centroid # apply Laplacian and flatten geometry constraints laplacian_loss = self.laplacian_loss(vertices).mean() flatten_loss = self.flatten_loss(vertices).mean() return jr.Mesh(vertices.repeat(batch_size, 1, 1), self.faces.repeat(batch_size, 1, 1), dr_type='n3mr'), laplacian_loss, flatten_loss 在每行代码后添加注释

# 导入必要的包 import os import jittor as jt from jittor import nn import jrender as jr # 定义数据文件夹路径 current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) data_dir = os.path.join(current_dir, 'data') # 定义模型类 class Model(nn.Module): def __init__(self, template_path): super(Model, self).__init__() # 设置模板网格 self.template_mesh = jr.Mesh.from_obj(template_path, dr_type='n3mr') self.vertices = (self.template_mesh.vertices * 0.5).stop_grad() # 顶点坐标 self.faces = self.template_mesh.faces.stop_grad() # 面 self.textures = self.template_mesh.textures.stop_grad() # 纹理 # 优化位移贴图和中心点 self.displace = jt.zeros(self.template_mesh.vertices.shape) # 位移贴图 self.center = jt.zeros((1, 1, 3)) # 中心点坐标 # 定义拉普拉斯约束和平坦几何约束 self.laplacian_loss = LaplacianLoss(self.vertices[0], self.faces[0]) self.flatten_loss = FlattenLoss(self.faces[0]) def execute(self, batch_size): base = jt.log(self.vertices.abs() / (1 - self.vertices.abs())) # 基础值 centroid = jt.tanh(self.center) # 中心点 vertices = (base + self.displace).sigmoid() * nn.sign(self.vertices) # 顶点坐标 vertices = nn.relu(vertices) * (1 - centroid) - nn.relu(-vertices) * (centroid + 1) # 顶点坐标变换 vertices = vertices + centroid # 顶点坐标变换 # 应用拉普拉斯约束和平坦几何约束 laplacian_loss = self.laplacian_loss(vertices).mean() # 拉普拉斯约束损失 flatten_loss = self.flatten_loss(vertices).mean() # 平坦几何约束损失 return jr.Mesh(vertices.repeat(batch_size, 1, 1), # 重复顶点坐标 self.faces.repeat(batch_size, 1, 1), # 重复面 dr_type='n3mr'), laplacian_loss, flatten_loss

相关推荐

import cv2 import face_recognition import numpy as np from PIL import Image, ImageDraw,ImageFont video_capture = cv2.VideoCapture(r'C:/Users/ALIENWARE/123.mp4')#如果输入是(0)为摄像头输入 #现输入为MP4进行识别检测人脸 first_image = face_recognition.load_image_file("1.jpg") first_face_encoding = face_recognition.face_encodings(first_image)[0] Second_image = face_recognition.load_image_file("2.jpg") Second_face_encoding = face_recognition.face_encodings(Second_image)[0] third_image = face_recognition.load_image_file("3.jpg") third_face_encoding = face_recognition.face_encodings(third_image)[0] inside_face_encodings = [first_face_encoding,Second_face_encoding,third_face_encoding] inside_face_names = ['A','B','C'] face_locations = [] face_encodings = [] face_names = [] process_this_frame = True while True: ret, frame = video_capture.read() small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25) rgb_small_frame = small_frame[:, :, ::-1] if process_this_frame: face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_small_frame) face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_small_frame, face_locations) face_names = [] for face_encoding in face_encodings: matches = face_recognition.compare_faces(inside_face_encodings, face_encoding) name = '未录入人脸' if True in matches: first_match_index = matches.index(True) name = inside_face_names[first_match_index] face_names.append(name) process_this_frame = not process_this_frame for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names): top *= 4 right *= 4 bottom *= 4 left *= 4 cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2) img_pil = Image.fromarray(frame) draw = ImageDraw.Draw(img_pil) fontStyle = ImageFont.truetype("C:/Windows/Fonts/simsun.ttc", 32, encoding="utf-8") draw.text((left + 6, bottom - 6), name, (0, 200, 0), font=fontStyle) frame = np.asarray(np.array(img_pil)) cv2.imshow('face_out', frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): #退出需要按下Q键否则内核会崩溃 break video_capture.release() cv2.destroyAllWindows()

解释这段代码import jittor as jt from jittor import nn jt.flags.use_cuda = 1 import os import tqdm import numpy as np import imageio import argparse import jrender as jr from jrender import neg_iou_loss, LaplacianLoss, FlattenLoss current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) data_dir = os.path.join(current_dir, 'data') class Model(nn.Module): def __init__(self, template_path): super(Model, self).__init__() # set template mesh self.template_mesh = jr.Mesh.from_obj(template_path, dr_type='n3mr') self.vertices = (self.template_mesh.vertices * 0.5).stop_grad() self.faces = self.template_mesh.faces.stop_grad() self.textures = self.template_mesh.textures.stop_grad() # optimize for displacement map and center self.displace = jt.zeros(self.template_mesh.vertices.shape) self.center = jt.zeros((1, 1, 3)) # define Laplacian and flatten geometry constraints self.laplacian_loss = LaplacianLoss(self.vertices[0], self.faces[0]) self.flatten_loss = FlattenLoss(self.faces[0]) def execute(self, batch_size): base = jt.log(self.vertices.abs() / (1 - self.vertices.abs())) centroid = jt.tanh(self.center) vertices = (base + self.displace).sigmoid() * nn.sign(self.vertices) vertices = nn.relu(vertices) * (1 - centroid) - nn.relu(-vertices) * (centroid + 1) vertices = vertices + centroid # apply Laplacian and flatten geometry constraints laplacian_loss = self.laplacian_loss(vertices).mean() flatten_loss = self.flatten_loss(vertices).mean() return jr.Mesh(vertices.repeat(batch_size, 1, 1), self.faces.repeat(batch_size, 1, 1), dr_type='n3mr'), laplacian_loss, flatten_loss

最新推荐

recommend-type

基于微信小程序的宠物小程序(免费提供全套java开源毕业设计源码+数据库+使用说明)

基于微信小程序的宠物小程序是一款专为宠物爱好者设计的综合性平台,旨在提供便捷的宠物服务和信息交流。该小程序充分利用微信生态,用户无需下载安装即可使用,具有轻量化、易操作的特点。 主要功能模块包括宠物信息管理、在线咨询、社区交流、宠物商城和服务预订。宠物信息管理模块允许用户添加和管理宠物的详细信息,包括品种、年龄、健康记录等。在线咨询模块提供与宠物医生或专家的即时沟通渠道,帮助用户解决宠物健康和养护问题。社区交流模块是一个互动平台,用户可以分享养宠心得、发布宠物照片、参与讨论,促进宠物爱好者之间的交流和互助。宠物商城模块提供各类宠物用品的在线购物服务,用户可以方便地购买到优质的宠物食品、玩具、护理用品等。服务预订模块则涵盖了宠物美容、医疗、寄养等服务,用户可以在线预订,享受便捷的宠物服务。 此外,小程序还具备推送提醒功能,定期提醒用户宠物的疫苗接种、健康检查等事项。整体而言,基于微信小程序的宠物小程序通过集成多种实用功能,为宠物主人提供了全面的宠物服务解决方案,提升了养宠体验,促进了宠物与主人之间的互动与关爱。
recommend-type

恒温水杯商业计划书.pdf

恒温水杯商业计划书.pdf
recommend-type

基于SSM+Vue的校园美食交流系统(免费提供全套java开源毕业设计源码+数据库+开题报告+论文+ppt+使用说明)

随着现在网络的快速发展,网上管理系统也逐渐快速发展起来,网上管理模式很快融入到了许多商家的之中,随之就产生了“校园美食交流系统”,这样就让校园美食交流系统更加方便简单。 对于本校园美食交流系统的设计来说,系统开发主要是采用java语言技术,在整个系统的设计中应用MySQL数据库来完成数据存储,具体根据校园美食交流系统的现状来进行开发的,具体根据现实的需求来实现校园美食交流系统网络化的管理,各类信息有序地进行存储,进入校园美食交流系统页面之后,方可开始操作主控界面,主要功能包括管理员:首页、个人中心、美食分类管理、美食信息管理、用户管理、管理员管理、论坛中心、系统管理。前台首页:首页、美食信息、论坛中心、美食资讯、个人中心、后台管理、网站建议。用户:首页、个人中心、我的收藏管理功能。 本论文主要讲述了校园美食交流系统开发背景,该系统它主要是对需求分析和功能需求做了介绍,并且对系统做了详细的测试和总结。具体从业务流程、数据库设计和系统结构等多方面的问题。望能利用先进的计算机技术和网络技术来改变目前的校园美食交流系统状况,提高管理效率。 关键词:校园美食交流系统;SSM框架,mysql数据
recommend-type

Java聊天室程序(java).zip

Java聊天室程序(java)
recommend-type

BSC绩效考核指标汇总 (2).docx

BSC(Balanced Scorecard,平衡计分卡)是一种战略绩效管理系统,它将企业的绩效评估从传统的财务维度扩展到非财务领域,以提供更全面、深入的业绩衡量。在提供的文档中,BSC绩效考核指标主要分为两大类:财务类和客户类。 1. 财务类指标: - 部门费用的实际与预算比较:如项目研究开发费用、课题费用、招聘费用、培训费用和新产品研发费用,均通过实际支出与计划预算的百分比来衡量,这反映了部门在成本控制上的效率。 - 经营利润指标:如承保利润、赔付率和理赔统计,这些涉及保险公司的核心盈利能力和风险管理水平。 - 人力成本和保费收益:如人力成本与计划的比例,以及标准保费、附加佣金、续期推动费用等与预算的对比,评估业务运营和盈利能力。 - 财务效率:包括管理费用、销售费用和投资回报率,如净投资收益率、销售目标达成率等,反映公司的财务健康状况和经营效率。 2. 客户类指标: - 客户满意度:通过包装水平客户满意度调研,了解产品和服务的质量和客户体验。 - 市场表现:通过市场销售月报和市场份额,衡量公司在市场中的竞争地位和销售业绩。 - 服务指标:如新契约标保完成度、续保率和出租率,体现客户服务质量和客户忠诚度。 - 品牌和市场知名度:通过问卷调查、公众媒体反馈和总公司级评价来评估品牌影响力和市场认知度。 BSC绩效考核指标旨在确保企业的战略目标与财务和非财务目标的平衡,通过量化这些关键指标,帮助管理层做出决策,优化资源配置,并驱动组织的整体业绩提升。同时,这份指标汇总文档强调了财务稳健性和客户满意度的重要性,体现了现代企业对多维度绩效管理的重视。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交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 pluridisciplinaire
recommend-type

【进阶】Flask中的会话与用户管理

![python网络编程合集](https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/20201021201514/pythonrequests.PNG) # 2.1 用户注册和登录 ### 2.1.1 用户注册表单的设计和验证 用户注册表单是用户创建帐户的第一步,因此至关重要。它应该简单易用,同时收集必要的用户信息。 * **字段设计:**表单应包含必要的字段,如用户名、电子邮件和密码。 * **验证:**表单应验证字段的格式和有效性,例如电子邮件地址的格式和密码的强度。 * **错误处理:**表单应优雅地处理验证错误,并提供清晰的错误消
recommend-type

卷积神经网络实现手势识别程序

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)在手势识别中是一种非常有效的机器学习模型。CNN特别适用于处理图像数据,因为它能够自动提取和学习局部特征,这对于像手势这样的空间模式识别非常重要。以下是使用CNN实现手势识别的基本步骤: 1. **输入数据准备**:首先,你需要收集或获取一组带有标签的手势图像,作为训练和测试数据集。 2. **数据预处理**:对图像进行标准化、裁剪、大小调整等操作,以便于网络输入。 3. **卷积层(Convolutional Layer)**:这是CNN的核心部分,通过一系列可学习的滤波器(卷积核)对输入图像进行卷积,以
recommend-type

BSC资料.pdf

"BSC资料.pdf" 战略地图是一种战略管理工具,它帮助企业将战略目标可视化,确保所有部门和员工的工作都与公司的整体战略方向保持一致。战略地图的核心内容包括四个相互关联的视角:财务、客户、内部流程和学习与成长。 1. **财务视角**:这是战略地图的最终目标,通常表现为股东价值的提升。例如,股东期望五年后的销售收入达到五亿元,而目前只有一亿元,那么四亿元的差距就是企业的总体目标。 2. **客户视角**:为了实现财务目标,需要明确客户价值主张。企业可以通过提供最低总成本、产品创新、全面解决方案或系统锁定等方式吸引和保留客户,以实现销售额的增长。 3. **内部流程视角**:确定关键流程以支持客户价值主张和财务目标的实现。主要流程可能包括运营管理、客户管理、创新和社会责任等,每个流程都需要有明确的短期、中期和长期目标。 4. **学习与成长视角**:评估和提升企业的人力资本、信息资本和组织资本,确保这些无形资产能够支持内部流程的优化和战略目标的达成。 绘制战略地图的六个步骤: 1. **确定股东价值差距**:识别与股东期望之间的差距。 2. **调整客户价值主张**:分析客户并调整策略以满足他们的需求。 3. **设定价值提升时间表**:规划各阶段的目标以逐步缩小差距。 4. **确定战略主题**:识别关键内部流程并设定目标。 5. **提升战略准备度**:评估并提升无形资产的战略准备度。 6. **制定行动方案**:根据战略地图制定具体行动计划,分配资源和预算。 战略地图的有效性主要取决于两个要素: 1. **KPI的数量及分布比例**:一个有效的战略地图通常包含20个左右的指标,且在四个视角之间有均衡的分布,如财务20%,客户20%,内部流程40%。 2. **KPI的性质比例**:指标应涵盖财务、客户、内部流程和学习与成长等各个方面,以全面反映组织的绩效。 战略地图不仅帮助管理层清晰传达战略意图,也使员工能更好地理解自己的工作如何对公司整体目标产生贡献,从而提高执行力和组织协同性。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依