请解释img_id = img_a.view(-1, img_a.shape[0], img_a.shape[1], img_a.shape[2])

时间: 2023-06-08 20:04:07 浏览: 71
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073.TOpencv_CV计算机视觉-00.Opencv入门1

这是一个代码段，其中img_a是一个多维数组，通过view函数将其变形成为一个四维张量，其中第一维的大小是img_a的元素个数，后三维对应img_a的原始形状。这个变形操作通常用于将一个多维数组转换为神经网络输入的形状。
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在平时开发过程中经常会碰到需要使用圆角button的情况，一般也会包括很多其他小功能，比如要在里面添加img，设置不同的圆角大小等。 针对这样的场景，直接使用创建多个shape，定义多个xml文件也是可以实现的。但是...
.zip

Python-在PyTorch中可视化CNN

fig, axes = plt.subplots(1, weights.shape[0], figsize=(10, 10)) for i in range(weights.shape[0]): axes[i].imshow(weights[i]) plt.savefig(f'{name}.png') 这将在当前目录下生成每个卷积层滤波器的...

def forward(self, disp, left_img, right_img): print("disp.size()",disp.size()) B, C, H, W = disp.size() grid = torch.arange(0, W).view(1, -1).repeat(H, 1) grid = grid.view(1, 1, H, W).repeat(B, 1, 1, 1) print("grid.shape()",grid.shape) vgrid = grid - disp vgrid = vgrid.permute(0, 2, 3, 1) vgrid = vgrid.to(device) print("right_img.shape()",right_img.shape) print("vgrid.shape()",vgrid.shape) output = nn.functional.grid_sample(right_img, vgrid) mask = torch.ones(right_img.size()) mask = nn.functional.grid_sample(mask, vgrid) mask[mask < 0.999] = 0 mask[mask > 0] = 1 img_warp_mask = output * mask img_mask = left_img * mask img_mask.detach_() criterion = torch.nn.L1Loss() loss = criterion(img_warp_mask, img_mask) return loss, img_warp_mask解释每一行的意思

通过使用 torch.arange(0, W) 创建一个从 0 到 W-1 的序列，然后将其重复为大小为 (H, W) 的矩阵。 - vgrid 是将 grid 和 disp 相减得到的位移网格。通过调整维度顺序、移动到设备上，得到了正确的形状...

class Generator(nn.Module): #生成器类-造假者 def __init__(self, latent_dim, img_shape): # 继承父类特性 super(Generator, self).__init__() self.img_shape = img_shape # def block(in_feat, out_feat, normalize=True): layers = [nn.Linear(in_feat, out_feat)] if normalize: layers.append(nn.BatchNorm1d(out_feat, 0.8)) layers.append(nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True)) return layers # self.model = nn.Sequential( *block(latent_dim, 128, normalize=False), *block(128, 256), *block(256, 512), *block(512, 1024), nn.Linear(1024, int(np.prod(img_shape))), nn.Tanh() ) # def forward(self, z): img = self.model(z) img = img.view(img.size(0), self.img_shape[0], self.img_shape[1], self.img_shape[2]) return img

class Generator(nn.Module)是一个Python类，它继承自nn.Module类。它通常用于定义神经网络中的生成器模型，用于生成具有特定特征的样本，例如生成图片、文本等等。该类通常包括一些层，如线性层、卷积层、批量归一...

解释这段代码class Discriminator(nn.Module): def __init__(self): super(Discriminator, self).__init__() self.label_embedding = nn.Embedding(opt.n_classes, opt.n_classes) self.model = nn.Sequential(nn.Linear((opt.n_classes + int(np.prod(img_shape))), 512), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(512, 512), nn.Dropout(0.4), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(512, 512), nn.Dropout(0.4), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(512, 1) ) def execute(self, img, labels): d_in = jt.contrib.concat((img.view((img.shape[0], (- 1))), self.label_embedding(labels)), dim=1) validity = self.model(d_in) return validity # 损失函数：平方误差 # 调用方法：adversarial_loss(网络输出A, 分类标签B) # 计算结果：(A-B)^2 adversarial_loss = nn.MSELoss() generator = Generator() discriminator = Discriminator()

这段代码定义了一个名为 Discriminator 的类，它继承自 nn.Module，因此可以被视为一个 PyTorch 模型。在构造函数中，定义了一个 Embedding 层 self.label_embedding，用于将分类标签转换为对应的嵌入向量；...

讲一下tensorflow代码转为pytorch代码。def simulated_spectral9_camera_spectral_response_function(hyper_spectral_image,masked_response_function): masked_response_function = tf.cast(masked_response_function, dtype=hyper_spectral_image.dtype) ##9,31 hyper_spectral_image = hyper_spectral_image[:,1:-1, 1:-1,:] #裁切中心部分 batch_size,h,w,c = hyper_spectral_image.shape response3x3 = tf.reshape(masked_response_function,[3,3,31]) #padding到 h,w responsehxw = tf.tile(response3x3,[h//3,w//3,1]) response_img = hyper_spectral_image*responsehxw response_img = tf.reduce_sum(response_img,axis=-1)/ tf.reduce_sum(responsehxw,axis=-1) #,keepdims=True # 预期 shape: (batch, height, width, 1) return response_img

response_img = tf.reduce_sum(response_img,axis=-1)/ tf.reduce_sum(responsehxw,axis=-1) # PyTorch 代码 response_img = torch.sum(response_img, dim=-1) / torch.sum(responsehxw, dim=-1) 6. 将 ...

解释这段代码def execute(self, img, labels): d_in = jt.contrib.concat((img.view((img.shape[0], (- 1))), self.label_embedding(labels)), dim=1) validity = self.model(d_in) return validity

首先，img 通过 view 函数被转换成一个二维张量，然后和 labels 通过 jt.contrib.concat 函数按列进行拼接，得到一个新的二维张量 d_in。然后，d_in 作为输入被传递到模型中，并通过 self.model 函数进行处理，得到...

详细解释一下这段代码，每一句都要进行注解：def get_global_desc(fnames, model, device = torch.device('cpu')): model = model.eval() model= model.to(device) config = resolve_data_config({}, model=model) transform = create_transform(**config) global_descs_convnext=[] for i, img_fname_full in tqdm(enumerate(fnames),total= len(fnames)): key = os.path.splitext(os.path.basename(img_fname_full))[0] img = Image.open(img_fname_full).convert('RGB') timg = transform(img).unsqueeze(0).to(device) with torch.no_grad(): desc = model.forward_features(timg.to(device)).mean(dim=(-1,2)) #.mean(dim=(-1,2)) 对提取的特征进行平均池化操作，将每张图片的特征转换成一个向量； #print (desc.shape) desc = desc.view(1, -1) #将向量转化成大小为 (1, 特征维度) 的矩阵； desc_norm = F.normalize(desc, dim=1, p=2) #对矩阵进行 L2 归一化，将向量长度归一化到 1； #print (desc_norm) global_descs_convnext.append(desc_norm.detach().cpu()) global_descs_all = torch.cat(global_descs_convnext, dim=0) # 将所有图片的特征向量拼接成一个矩阵 return global_descs_all

- desc = desc.view(1, -1)：将描述符变换为大小为 (1, 特征维度) 的矩阵。 - desc_norm = F.normalize(desc, dim=1, p=2)：对矩阵进行 L2 归一化，将向量长度归一化到 1。 - global_descs_convnext....

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image # 定义一个简单的卷积神经网络（CNN）用于特征提取 class Net(nn.Module): def init(self): super(Net, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5) self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5) self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 10) def forward(self, x): x = self.pool(F.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(F.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 16 * 5 * 5) x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x # 加载图像 img = Image.open('test.jpg') # 对图像进行预处理，将其转换为模型所需的输入格式 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) img_tensor = transform(img).unsqueeze(0) # 初始化模型并对图像进行特征提取 model = Net() features = model(img_tensor) # 将特征图还原回原始图像大小 upsample = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='nearest') upsampled_features = upsample(features) # 显示原始图像和还原后的特征图 img.show() tensor_to_image = transforms.ToPILImage() upsampled_image = tensor_to_image(upsampled_features.squeeze(0).detach().cpu()) upsampled_image.show()，上述代码出现问题：RuntimeError: shape '[-1, 400]' is invalid for input of size 44944

这个错误提示表明你的代码在某个地方使用了错误的形状(-1,400)，而实际上输入的大小为44944，不能匹配。具体来说，这可能是由于在模型的某个层中使用了错误的形状导致的。为了解决这个错误，你需要检查代码中所有与...

这段代码是什么意思 output = self.fc(feature.view(img.shape[0], -1)) # torch.Size([1, 1000])

这段代码表示对输入的 feature 进行扁平...其中，feature 是卷积神经网络提取的特征，img.shape[0] 表示输入的图片数量，-1 表示剩余维度自动推断。最后的 torch.Size([1, 1000]) 表示输出的张量大小为 1 行 1000 列。

上述表述和我下载的官方代码不一样，以下是我截取的部分源代码，请重新整理if name == 'main': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='yolov5s.pt', help='model.pt path(s)') parser.add_argument('--source', type=str, default='data/images', help='source') # file/folder, 0 for webcam parser.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='object confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='IOU threshold for NMS') parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results') parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels')

img = img.float() / 255.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) # 推理并进行非极大值抑制 pred = model(img, augment=False)[0] pred = non_max_suppression(pred, args.conf_thres, args....

代码解释# Process detections for i, det in enumerate(pred): # detections per image if webcam: # batch_size >= 1 p, s, im0 = path[i], '%g: ' % i, im0s[i].copy() else: p, s, im0 = path, '', im0s save_path = str(Path(out) / Path(p).name) s += '%gx%g ' % img.shape[2:] # print string gn = torch.tensor(im0.shape)[[1, 0, 1, 0]] # normalization gain whwh if det is not None and len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round() # Print results for c in det[:, -1].unique(): n = (det[:, -1] == c).sum() # detections per class s += '%g %ss, ' % (n, names[int(c)]) # add to string # Write results for *xyxy, conf, cls in det: if save_txt: # Write to file xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywh with open(save_path[:save_path.rfind('.')] + '.txt', 'a') as file: file.write(('%g ' * 5 + '\n') % (cls, *xywh)) # label format if save_img or view_img: # Add bbox to image label = '%s %.2f' % (names[int(cls)], conf) if label is not None: if (label.split())[0] == 'person': people_coords.append(xyxy) # plot_one_box(xyxy, im0, line_thickness=3) plot_dots_on_people(xyxy, im0) # Plot lines connecting people distancing(people_coords, im0, dist_thres_lim=(100, 150)) # Print time (inference + NMS) print('%sDone. (%.3fs)' % (s, t2 - t1)) # Stream results if 1: ui.showimg(im0) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): # q to quit raise StopIteration # Save results (image with detections) if save_img: if dataset.mode == 'images': cv2.imwrite(save_path, im0) else: if vid_path != save_path: # new video vid_path = save_path if isinstance(vid_writer, cv2.VideoWriter): vid_writer.release() # release previous video writer fps = vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) w = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) h = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) vid_writer = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*opt.fourcc), fps, (w, h)) vid_writer.write(im0)

1. 对每张图片的检测结果进行处理，包括将检测框从输入图像的尺寸缩放到输出图像的尺寸，并将结果写入文本文件中。 2. 对每个类别的检测结果统计数量，并将数量和类别名称添加到输出字符串中。 3. 对每个检测到的...

def imgMouseMove(self,pos): pScene = self.graphics_view.mapToScene(QPoint(pos.x(),pos.y())) Imgposition=self.image_item.mapFromScene(pScene) y = int(Imgposition.y()) x = int(Imgposition.x()) if(y<self.img_show.shape[0] and y >=0 and x>=0 and x<self.img_show.shape[1]): # print(self.img_show[y,x]) self.consoleLog("ImgClick","Position:"+str(x)+","+str(y),"Value:",str(self.img_show[y,x]))

当在 graphics_view 中释放鼠标时，会自动调用这个函数。 该函数首先将鼠标事件的坐标转换为 graphics_view 中的场景坐标。然后使用 image_item 的 mapFromScene 函数将场景坐标转换为图像上的坐标。接下来...

def forward(self, z): out = self.l1(z) out = out.view(out.shape[0], 128, self.init_size, self.init_size) img = self.conv_blocks(out) return img

模型输入一个张量z，经过一层全连接层self.l1后，将输出的张量out通过view函数变为一个四维张量，其中out.shape[0]表示batch size，128表示通道数，self.init_size表示图像的高和宽，因为这里的模型是用来生成图像的...

view(img.shape[0], -1)

view() 是 PyTorch 中的一个函数，用于改变张量的维度（shape）。具体来说，view() 会返回一个...例如，在上面的例子中，我们可以将 img.view(img.shape[0], -1) 中的 -1 替换成 3 * 4 * 5，其结果是一样的。

代码解释 if len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round() # Print results for c in det[:, -1].unique(): n = (det[:, -1] == c).sum() # detections per class s += f"{n} {names[int(c)]}{'s' * (n > 1)}, " # add to string # Write results for *xyxy, conf, cls in reversed(det): if save_txt: # Write to file xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywh line = (cls, *xywh, conf) if opt.save_conf else (cls, *xywh) # label format with open(txt_path + '.txt', 'a') as f: f.write(('%g ' * len(line)).rstrip() % line + '\n') if save_img or view_img: # Add bbox to image label = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}' plot_one_box(xyxy, im0, label=label, color=colors[int(cls)], line_thickness=1)

接着，将检测框从img_size大小重新缩放到im0大小，并将结果输出到字符串s中。之后，对于每一个检测框，如果save_txt为True，则将其保存到txt文件中；如果save_img或者view_img为True，则将检测框画在图像上。最后，...

# Stream results im0 = annotator.result() if view_img: if platform.system() == 'Linux' and p not in windows: windows.append(p) cv2.namedWindow(str(p), cv2.WINDOW_NORMAL | cv2.WINDOW_KEEPRATIO) # allow window resize (Linux) cv2.resizeWindow(str(p), im0.shape[1], im0.shape[0]) cv2.imshow(str(p), im0) cv2.waitKey(1) # 1 millisecond

这段代码是YOLOv5中的一部分，用于将结果流式传输。...如果需要查看图像，则会将图像显示在屏幕上，并等待1毫秒以等待下一个帧的到来。这样，就可以将结果流式传输到屏幕上，实时查看模型的预测结果。
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在Spring AOP中，如何实现一个环绕通知并在方法执行前后插入自定义逻辑？

在Spring AOP中，环绕通知（Around Advice）是一种强大的通知类型，它在方法执行前后提供完全的控制，允许开发者在目标方法执行前后插入自定义逻辑。要实现环绕通知，你需要创建一个实现`org.aopalliance.intercept.MethodInterceptor`接口的类，并重写`invoke`方法。 参考资源链接：[Spring AOP：前置、后置、环绕通知深度解析](https://wenku.csdn.net/doc/1tvftjguwg?spm=1055.2569.3001.10343) 下面是一个环绕通知的实现示例，我们将通过Spring配置启用这个