ByteTrack中 if len(dets) > 0: '''Detetionsc''' detections = [STrack(STrack.tlbr_to_tlwh(tlbr), s) for (tlbr, s) in zip(dets, scores_keep)] else: detections = []什么意思
时间: 2023-06-11 17:07:41 浏览: 72
这段代码是检测算法中的一个步骤,主要是根据检测器的输出结果,将检测到的目标转换成轨迹。具体来说,如果检测器检测到了目标,那么将目标的位置信息和置信度保存在 `dets` 和 `scores_keep` 中,然后将其转换成 `STrack` 类型,`STrack` 中保存了目标的位置信息和一些轨迹信息。
如果检测器没有检测到目标,则将 `detections` 列表清空。这段代码主要是在目标跟踪算法中使用,用于将检测器检测到的目标转换成轨迹。
相关问题
将下列numpy代码转化为纯pytorch代码: dets = dets[keep, :] landms = landms[keep] dets = dets[:args.keep_top_k, :] landms = landms[:args.keep_top_k, :]
### 回答1:
在PyTorch中,可以使用torch.index_select()函数来实现类似于numpy中索引选择的操作。
将下列numpy代码转化为纯pytorch代码的示例如下:
```
dets = dets[keep, :]
landms = landms[keep]
dets = dets[:args.keep_top_k, :]
landms = landms[:args.keep_top_k, :]
```
转化为PyTorch代码如下:
```
dets = dets[torch.from_numpy(keep), :]
landms = landms[torch.from_numpy(keep)]
dets = dets[:args.keep_top_k, :]
landms = landms[:args.keep_top_k, :]
```
注意:在这里,dets和landms都应该是torch.Tensor类型,keep和args.keep_top_k都是python的int类型
### 回答2:
在将下列Numpy代码转化为纯PyTorch代码时,我们可以使用PyTorch的索引操作来实现相同的功能:
```python
dets = dets[keep, :]
landms = landms[keep]
dets = dets[:args.keep_top_k, :]
landms = landms[:args.keep_top_k, :]
```
转化为纯PyTorch代码如下:
```python
dets = dets[keep, :]
landms = landms[keep]
dets = dets[:args.keep_top_k, :]
landms = landms[:args.keep_top_k, :]
```
在PyTorch中,和Numpy类似,我们可以使用索引操作来获取指定的行或列,并使用切片操作来获取指定范围的子数组。所以,上述代码可以直接用在PyTorch中,并具有相同的功能。
需要注意的是,在PyTorch中,我们的张量(Tensor)对象应该是基于GPU还是CPU,所以可能需要在代码中将其移到相应的设备上。
### 回答3:
将下列numpy代码转化为纯PyTorch代码:
```python
dets = dets[keep, :]
landms = landms[keep]
dets = dets[:args.keep_top_k, :]
landms = landms[:args.keep_top_k, :]
```
转化后的纯PyTorch代码如下:
```python
dets = dets[keep, :]
landms = landms[keep]
dets = dets[:keep_top_k, :]
landms = landms[:keep_top_k, :]
```
上述代码将用PyTorch替换了原来的`args.keep_top_k`表达式,以保持代码逻辑不变。
将下面的代码用torch.ops.script_ops.while_loop 进行改造:def py_cpu_nms2(dets, thresh): x1 = dets[:, 0] y1 = dets[:, 1] x2 = dets[:, 2] y2 = dets[:, 3] scores = dets[:, 4] areas = (x2 - x1 + 1) * (y2 - y1 + 1) order = scores.argsort(descending=True) while order.item().numel() > 0: order = order
以下是用 torch.ops.script_ops.while_loop 改造后的代码:
```
import torch
def py_cpu_nms2(dets, thresh):
x1 = dets[:, 0]
y1 = dets[:, 1]
x2 = dets[:, 2]
y2 = dets[:, 3]
scores = dets[:, 4]
areas = (x2 - x1 + 1) * (y2 - y1 + 1)
order = scores.argsort(descending=True)
def loop_body(i, order):
i = i[0]
order = order[0]
if order.numel() == 0:
return i, order
else:
# ... loop body code ...
return i+1, order
i = torch.tensor([0], dtype=torch.long)
order = torch.ops.script_ops.while_loop(lambda i, order: i < order.numel(), loop_body, (i, order))
return order
```
注意:在 while_loop 中,第一个参数是循环条件函数,第二个参数是循环体函数,第三个参数是初始状态。在循环体函数中,使用 i+1 更新循环变量 i。在循环条件函数中,使用 i < order.numel() 判断循环是否结束。
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