def _inference_viewpoint(self, keypoints_scoremap, hand_side, evaluation, train=False): """ Inference of the viewpoint. """ with tf.variable_scope('ViewpointNet'): # estimate rotation ux, uy, uz = self._rotation_estimation(keypoints_scoremap, hand_side, evaluation, train=train) # assemble rotation matrix rot_mat = self._get_rot_mat(ux, uy, uz) return rot_mat注释

这段代码是一个用于推断手部视角的函数，其输入为关键点的得分图、手的侧面信息以及是否为评估模式。在该函数中，首先使用另一个函数 `_rotation_estimation()` 来估计手的旋转角度，其中 `ux`、`uy`、`uz` 分别表示绕x、y、z轴旋转的角度。然后，使用 `_get_rot_mat()` 函数将旋转角度组装成旋转矩阵 `rot_mat`。最终，返回旋转矩阵 `rot_mat` 作为结果。这个函数的输出可以用于将手的姿态从一个视角转换到另一个视角。

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def _inference_pose3d_can(self, keypoints_scoremap, hand_side, evaluation, train=False): """ Inference of canonical coordinates. """ with tf.variable_scope('PosePrior'): # use encoding to detect relative, normed 3d coords x = keypoints_scoremap # this is 28x28x21 s = x.get_shape().as_list() out_chan_list = [32, 64, 128] for i, out_chan in enumerate(out_chan_list): x = ops.conv_relu(x, 'conv_pose_%d_1' % i, kernel_size=3, stride=1, out_chan=out_chan, trainable=train) x = ops.conv_relu(x, 'conv_pose_%d_2' % i, kernel_size=3, stride=2, out_chan=out_chan, trainable=train) # in the end this will be 4x4xC注释

这段代码是一个用于推断3D姿态的函数，其输入为关键点的得分图、手的侧面信息以及是否为评估模式。在该函数中，使用编码信息来检测相对的规范化的3D坐标。具体地，首先将关键点得分图经过一系列卷积和ReLU激活函数操作后，得到一个形状为28x28x21的张量x。然后，将该张量x经过三个不同的卷积层，每个卷积层都包含两个卷积操作和ReLU激活函数，最终得到一个形状为4x4xC的张量x，其中C是输出通道数，表示规范化的3D坐标。该函数的输出是规范化的3D坐标。

hand_scoremap = self.inference_detection(image) hand_scoremap = hand_scoremap[-1] # Intermediate data processing hand_mask = single_obj_scoremap(hand_scoremap) center, _, crop_size_best = calc_center_bb(hand_mask) crop_size_best *= 1.25 scale_crop = tf.minimum(tf.maximum(self.crop_size / crop_size_best, 0.25), 5.0) image_crop = crop_image_from_xy(image, center, self.crop_size, scale=scale_crop) # detect keypoints in 2D s = image_crop.get_shape().as_list() keypoints_scoremap = self.inference_pose2d(image_crop) keypoints_scoremap = keypoints_scoremap[-1] keypoints_scoremap = tf.image.resize_images(keypoints_scoremap, (s[1], s[2])) return keypoints_scoremap, image_crop, scale_crop, center详细注释

这段代码是一个函数，它接受一个`image`参数（表示输入的图像），并返回一些中间结果和最终结果。

首先，代码调用`self.inference_detection(image)`函数，使用某种检测模型（在函数外部定义）对输入图像进行分析，生成一个由多个分数图（scoremap）组成的列表`hand_scoremap`，其中每个分数图都表示图像中可能存在手的概率。

然后，代码选择`hand_scoremap`中最后一个分数图，将其存储在`hand_scoremap`中。这是因为最后一个分数图通常比前面的分数图更精确。

接下来，代码调用`single_obj_scoremap(hand_scoremap)`函数，对`hand_scoremap`中的分数图进行处理，生成一个二进制掩码（mask），其中1表示图像中可能存在手的区域，0表示其他区域。

然后，代码调用`calc_center_bb(hand_mask)`函数，使用掩码计算手的中心位置，以及一个用于将手从图像中裁剪出来的矩形框的大小。为了获得更好的效果，代码将矩形框的大小乘以1.25，以便包含手周围的一些上下文信息。

接下来，代码计算一个缩放因子`scale_crop`，用于将矩形框的大小调整为`self.crop_size`（在函数外部定义）指定的大小。`scale_crop`的值介于0.25和5.0之间，以确保裁剪后的图像不会太小或太大。然后，代码调用`crop_image_from_xy(image, center, self.crop_size, scale=scale_crop)`函数，将输入图像中的手裁剪出来，并将结果存储在`image_crop`中。

最后，代码调用`self.inference_pose2d(image_crop)`函数，使用某种姿态估计模型（在函数外部定义）对裁剪后的图像进行分析，生成一个由多个分数图组成的列表`keypoints_scoremap`，其中每个分数图都表示图像中的关键点（如手指、手掌等）的概率。与之前处理`hand_scoremap`时一样，代码选择`keypoints_scoremap`中最后一个分数图，并将其存储在`keypoints_scoremap`中。然后，代码将`keypoints_scoremap`调整为与`image_crop`相同的大小，并将结果存储在`keypoints_scoremap`中。

最后，代码返回`keypoints_scoremap`、`image_crop`、`scale_crop`和`center`四个结果，分别表示图像中关键点的分数图、裁剪后的图像、裁剪比例和手的中心位置。