def detect_features(img_fnames, num_feats = 2048, upright = False, device=torch.device('cpu'), feature_dir = '.featureout', resize_small_edge_to = 600):调用这个函数的时候可以通过参数赋值修改num_feats的值吗

是的，可以通过调用该函数时的参数赋值来修改num_feats的值。例如，如果要将num_feats设置为4096，可以这样调用该函数：detect_features(img_fnames, num_feats=4096, upright=False, device=torch.device('cpu'), feature_dir='.featureout', resize_small_edge_to=600)。这将覆盖默认值2048，并将其设置为4096。

相关问题

detect_features(img_fnames, 8192, feature_dir=feature_dir, upright=True, device=device, resize_small_edge_to=600 )代码中的resize_small_edge_to越大越好吗

在使用detect_features函数时，resize_small_edge_to参数的值越大，处理的图像尺寸就越大，这可能会导致更多的计算资源和时间。但是，具体的最佳值取决于你的具体应用场景和硬件资源。

如果你的硬件能够快速处理大尺寸图像，那么将resize_small_edge_to设置为更大的值可能会提高检测和提取特征的准确性。但是，如果你的硬件资源有限，那么将其设置为较小的值可能更合适，因为这样可以更快地处理图像并节省计算资源。

因此，需要根据具体情况来确定resize_small_edge_to的最佳值，进行平衡计算资源和准确性。

class TracedModel(nn.Module): def __init__(self, model=None, device=None, img_size=(640,640)): super(TracedModel, self).__init__() print(" Convert model to Traced-model... ") self.stride = model.stride self.names = model.names self.model = model self.model = revert_sync_batchnorm(self.model) self.model.to('cpu') self.model.eval() self.detect_layer = self.model.model[-1] self.model.traced = True rand_example = torch.rand(1, 3, img_size, img_size) traced_script_module = torch.jit.trace(self.model, rand_example, strict=False) #traced_script_module = torch.jit.script(self.model) traced_script_module.save("traced_model.pt") print(" traced_script_module saved! ") self.model = traced_script_module self.model.to(device) self.detect_layer.to(device) print(" model is traced! \n") def forward(self, x, augment=False, profile=False): out = self.model(x) out = self.detect_layer(out) return out是什么意思

这是一个 PyTorch 模型类，名为 TracedModel。它的构造函数中接受一个模型对象和一些参数，将该模型转换为 TorchScript 格式的模型，并保存为文件 "traced_model.pt"。该模型类还定义了一个前向传播函数 forward()，接受输入数据 x，通过模型和检测层进行预测，最终输出预测结果 out。如果参数 augment 为 True，则会进行数据增强；如果参数 profile 为 True，则会记录函数的计算时间和内存使用情况。