请详细解释一下这段代码，每一句给上相应的详细注解：def custom_average_precision(y_true, y_pred): score = average_precision_score(y_true, y_pred) return 'average_precision', score, True class LGBMMultiOutputRegressor(MultiOutputRegressor): def fit(self, X, y, eval_set=None, **fit_params): self.estimators_ = [clone(self.estimator) for _ in range(y.shape[1])] for i, estimator in enumerate(self.estimators_): if eval_set: fit_params['eval_set'] = [(eval_set[0], eval_set[1][:, i])] estimator.fit(X, y[:, i], **fit_params) return self

这段代码定义了一个名为`custom_average_precision`的自定义函数和一个名为`LGBMMultiOutputRegressor`的自定义类，并重写了`MultiOutputRegressor`类的`fit`方法。

`custom_average_precision`函数用于计算平均精度（average_precision_score），输入参数为真实标签`y_true`和预测标签`y_pred`。函数首先调用`average_precision_score`函数计算平均精度得分，然后返回一个元组，包括`'average_precision'`字符串表示得分类型、得分值和一个布尔值`True`，表示该得分是否越大越好。

`LGBMMultiOutputRegressor`类是继承自`MultiOutputRegressor`的自定义类，用于实现基于LightGBM的多输出回归模型。在该类中，重写了`fit`方法，该方法用于训练模型。该方法的输入参数包括训练数据集`X`，真实标签`y`和评估数据集`eval_set`（可选），以及其他参数`**fit_params`。

在`fit`方法中，首先通过`clone`函数复制`estimator`属性指定的基模型，并将复制的模型保存到`estimators_`列表中。然后，对于每个输出变量，都训练一个对应的模型。如果指定了评估数据集`eval_set`，则将其转换为一个长度为1的元组，包含训练数据集和对应输出变量的评估数据集。最后，返回`self`对象。

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def read(rel_path: str) -> str: 这段代码怎么去掉类型注解

要去掉这段代码中的类型注解，你可以将其修改为不带类型注解的形式。在这个例子中，可以将函数签名修改为以下形式：

def read(rel_path):

这样就去掉了参数 `rel_path` 和返回值的类型注解。请记住，删除类型注解可能会影响代码的可读性和可维护性，因此在做出修改之前，请确保你理解这种修改可能带来的潜在影响。

详细解释一下这段代码，每一句给出详细注解：valid_matches = matches > -1 mkpts1 = kpts1[valid_matches].astype(np.float32) mkpts2 = kpts2[matches[valid_matches]].astype(np.float32)

这段代码主要是用于筛选匹配对，具体解释如下：

valid_matches = matches > -1

这句代码首先创建一个布尔类型的数组 `valid_matches`，它的元素个数与 `matches` 数组相同，用于记录哪些匹配对是有效的。在这里，通过比较 `matches` 中的每个元素是否大于 `-1`，得到一个布尔类型数组，其元素值为 `True` 或 `False`。如果 `matches` 中的元素值为 `-1`，则说明这个匹配对无效，对应位置的 `valid_matches` 中的元素为 `False`；否则，这个匹配对是有效的，对应位置的 `valid_matches` 中的元素为 `True`。

mkpts1 = kpts1[valid_matches].astype(np.float32)

这句代码根据 `valid_matches` 数组筛选出有效的关键点 `kpts1`，并将其转换为 `np.float32` 类型，并将结果保存到 `mkpts1` 变量中。这里使用了数组的布尔索引，即使用布尔类型数组作为下标来获取数组中的元素。`valid_matches` 中元素值为 `True` 的位置，对应 `kpts1` 中的有效关键点，将它们取出来并转换为 `np.float32` 类型。

mkpts2 = kpts2[matches[valid_matches]].astype(np.float32)

这句代码根据 `valid_matches` 数组和 `matches` 数组筛选出有效的关键点 `kpts2`，并将其转换为 `np.float32` 类型，并将结果保存到 `mkpts2` 变量中。这里使用了数组的索引和布尔索引相结合的方式，先用 `valid_matches` 数组筛选出有效的匹配对，得到一个与 `valid_matches` 数组等长的布尔类型数组。然后使用这个布尔类型数组作为下标，对 `matches` 数组进行筛选，得到有效的匹配对的下标。最后，使用这些下标来获取 `kpts2` 中的有效关键点，并将其转换为 `np.float32` 类型。