x_grid = x_grid.view(1, 1, downsampled_w).expand(n_depth_slices, downsampled_h, downsampled_w)这段的python实现
时间: 2024-03-22 20:42:44 浏览: 21
这段代码的Python实现如下:
```python
import torch
# 假设 w、downsampled_w、downsampled_h 和 n_depth_slices 已经定义好了
x_grid = torch.linspace(0, w - 1, downsampled_w, dtype=torch.float)
x_grid = x_grid.view(1, 1, downsampled_w).expand(n_depth_slices, downsampled_h, downsampled_w)
```
这里用到了PyTorch中的`torch.linspace`函数和`torch.Tensor.view`函数以及`torch.Tensor.expand`函数。其中,`torch.linspace`函数用于在指定范围内生成均匀间隔的数值,`torch.Tensor.view`函数用于改变tensor的形状,`torch.Tensor.expand`函数用于在tensor的指定维度上进行扩展。
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def create_frustum(self): # Create grid in image plane h, w = self.cfg.IMAGE.FINAL_DIM downsampled_h, downsampled_w = h // self.encoder_downsample, w // self.encoder_downsample # Depth grid depth_grid = torch.arange(*self.cfg.LIFT.D_BOUND, dtype=torch.float) depth_grid = depth_grid.view(-1, 1, 1).expand(-1, downsampled_h, downsampled_w) n_depth_slices = depth_grid.shape[0] # x and y grids x_grid = torch.linspace(0, w - 1, downsampled_w, dtype=torch.float) x_grid = x_grid.view(1, 1, downsampled_w).expand(n_depth_slices, downsampled_h, downsampled_w) y_grid = torch.linspace(0, h - 1, downsampled_h, dtype=torch.float) y_grid = y_grid.view(1, downsampled_h, 1).expand(n_depth_slices, downsampled_h, downsampled_w) # Dimension (n_depth_slices, downsampled_h, downsampled_w, 3) # containing data points in the image: left-right, top-bottom, depth frustum = torch.stack((x_grid, y_grid, depth_grid), -1) return nn.Parameter(frustum, requires_grad=False)这段代码产生了什么?
这段代码产生了一个张量 frustum,它是一个形状为 (n_depth_slices, downsampled_h, downsampled_w, 3) 的四维张量,其中 n_depth_slices 为深度切片的个数,downsampled_h 和 downsampled_w 分别为图像高度和宽度经过下采样后的大小。该张量的第四个维度包含了每一个像素在图像平面上的位置 (x, y) 和对应的深度信息。具体地,对于第 i 个深度切片,其深度信息为 depth_grid[i],而每一个像素在图像平面上的位置信息则由 x_grid 和 y_grid 两个张量组成。x_grid 和 y_grid 分别是形状为 (n_depth_slices, downsampled_h, downsampled_w) 的三维张量,表示图像平面上每个像素的水平和垂直位置。最后,torch.stack((x_grid, y_grid, depth_grid), -1) 将这三个张量按照最后一个维度进行堆叠,得到形状为 (n_depth_slices, downsampled_h, downsampled_w, 3) 的张量 frustum,它包含了所有像素在图像平面上的位置和对应的深度信息。
# Depth grid depth_grid = torch.arange(*self.cfg.LIFT.D_BOUND, dtype=torch.float) depth_grid = depth_grid.view(-1, 1, 1).expand(-1, downsampled_h, downsampled_w) n_depth_slices = depth_grid.shape[0]这是干什么?
这段代码用于生成深度格点,即在 z 轴方向(相机坐标系的轴)上平均分布一定数量的点,用于表示图像中的不同深度。具体来说,首先从配置文件中读取了深度范围 LIFT.D_BOUND,使用 torch.arange() 函数生成一组等间距的深度值 depth_grid,数据类型为 float。然后对 depth_grid 进行形状变换,将其变为形状为 (n_depth_slices, 1, 1) 的三维张量,其中 n_depth_slices 为深度切片的个数,这里是将深度值看作单通道图像的方式来进行扩展。接着,使用 expand() 函数将 depth_grid 在第二个和第三个维度上进行扩展,使其与 x_grid 和 y_grid 张量的形状相同,即形状为 (n_depth_slices, downsampled_h, downsampled_w)。最后,使用 depth_grid.shape[0] 得到深度切片的个数 n_depth_slices,作为后续操作的参数。