patches_resolution = [img_size[0] // patch_size[0], img_size[1] // patch_size[1]]什么意思

这行代码计算了图像中的补丁数量。`img_size` 表示输入图像的大小，是一个包含两个元素的元组，第一个元素表示图像的高度，第二个元素表示图像的宽度。`patch_size` 表示每个补丁的大小，同样是一个包含两个元素的元组，第一个元素表示补丁的高度，第二个元素表示补丁的宽度。`//` 是 Python 中的整除运算符，它将两个数相除并向下取整到最接近的整数。因此，`img_size[0] // patch_size[0]` 表示沿垂直方向划分的补丁数量，`img_size[1] // patch_size[1]` 表示沿水平方向划分的补丁数量。最终，`patches_resolution` 是一个包含两个元素的元组，表示图像中的补丁数量沿垂直和水平方向的分辨率。

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patches_resolution = [img_size[0] // patch_size[0], img_size[1] // patch_size[1]] 中//什么意思

"//" 是 Python 中的整除运算符，它表示执行整数除法并向下取整为最接近的整数。例如，如果 img_size=[224, 224]，patch_size=[16, 16]，则 patches_resolution=[14, 14]。这意味着将图像分成 14x14 个块，每个块的大小为 16x16。

self.patch_embed = PatchEmbed3D(patch_size=patch_size, in_chans=in_chans, embed_dim=embed_dim, norm_layer=norm_layer if self.patch_norm else None) # num_patches = self.patch_embed.num_patches patches_resolution = self.patch_embed.patches_resolution self.patches_resolution = patches_resolution self.num_Ttokens = num_frames // patch_size[0]

这段代码是一个类的初始化函数，它包含了以下几个步骤：

1. 初始化一个三维的 Patch Embedding 层，这一层会将输入的视频序列分割成一个个小的 patch，并将每个 patch 转换成一个低维度的向量表示，方便后续的处理。

2. 计算 patch 的数量和分辨率，这些信息会在后续的处理中用到。

3. 计算 T 轴上 patch 的数量，这个数量等于视频序列的长度除以 patch_size[0]，其中 patch_size[0] 表示每个 patch 在 T 轴上的长度。这个数量会在 Transformer 中用到，用于计算 Attention Mask。