bev_feature = torch.zeros((self.bev_dimension[2], self.bev_dimension[0], self.bev_dimension[1], c), device=x_b.device) bev_feature[geometry_b[:, 2], geometry_b[:, 0], geometry_b[:, 1]] = x_b # Put channel in second position and remove z dimension bev_feature = bev_feature.permute((0, 3, 1, 2)) bev_feature = bev_feature.squeeze(0)是什么意思?
时间: 2024-04-03 16:33:13 浏览: 12
这段代码的意思是将输入的x投影到鸟瞰图中,并将结果保存在bev_feature张量中。其中,bev_feature的维度为(self.bev_dimension[2], self.bev_dimension[0], self.bev_dimension[1], c),分别代表z方向、x方向、y方向和通道数。接下来,通过geometry_b张量来将投影结果保存在对应的位置上,其中geometry_b[:, 2]、geometry_b[:, 0]和geometry_b[:, 1]分别代表了z、x和y方向上的索引。最后,通过permute函数和squeeze函数对张量进行维度变换和压缩,得到最终的bev_feature张量。
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def calculate_birds_eye_view_parameters(x_bounds, y_bounds, z_bounds): """ Parameters ---------- x_bounds: Forward direction in the ego-car. y_bounds: Sides z_bounds: Height Returns ------- bev_resolution: Bird's-eye view bev_resolution bev_start_position Bird's-eye view first element bev_dimension Bird's-eye view tensor spatial dimension """ bev_resolution = torch.tensor([row[2] for row in [x_bounds, y_bounds, z_bounds]]) bev_start_position = torch.tensor([row[0] + row[2] / 2.0 for row in [x_bounds, y_bounds, z_bounds]]) bev_dimension = torch.tensor([(row[1] - row[0]) / row[2] for row in [x_bounds, y_bounds, z_bounds]], dtype=torch.long) return bev_resolution, bev_start_position, bev_dimension这段代码完成的事情
这段代码是定义了一个名为calculate_birds_eye_view_parameters的函数,该函数的目的是计算鸟瞰图的参数。其中,x_bounds、y_bounds和z_bounds分别表示鸟瞰图的前、左、右、上和下边界,bev_resolution表示鸟瞰图的分辨率,bev_start_position表示鸟瞰图的起始位置,bev_dimension表示鸟瞰图的空间维度。具体而言,bev_resolution是一个包含三个元素的张量,分别表示在x、y和z方向上的分辨率;bev_start_position是一个包含三个元素的张量,分别表示在x、y和z方向上的起始位置;bev_dimension是一个包含三个元素的张量,分别表示在x、y和z方向上的鸟瞰图空间维度。
TemporalModel( temporal_in_channels, self.receptive_field, input_shape=self.bev_size,参数是什么含义?
这是一个类的构造函数,它接受以下参数:
- `temporal_in_channels`:输入数据的时间通道数。
- `self.receptive_field`:模型的感受野大小。
- `input_shape`:输入数据的形状。
`temporal_in_channels`用于指定输入数据中时间通道的数量,例如,在视频数据中,每个帧可以被视为一个时间通道。`self.receptive_field`表示模型的感受野大小,即模型可以看到的输入数据的大小。`input_shape`指定输入数据的形状,例如,在3D点云数据中,输入数据的形状可以是(x, y, z)。