代码解析:class Multi_Scale_Fearue_Aggregation(nn.Module): # MSFA """ (img_width x img_height) Args: num_fiducial (int): Number of fiducial points of TPS-STN. TPS-STN的基准点数。 num_img_channel (int): Number of channels of the input image. 输入图像的通道数。 """ def __init__(self, num_img_channel,point_size,p_stride,num_map = 2): super().__init__() self.num_img_channel = num_img_channel self.point_x = point_size[1] self.point_y = point_size[0] self.tf_ratio = 4 self.conv = Encoder_Decoder_Feature_Extractor( in_channels=num_img_channel, num_channels = 64, stride = p_stride, u_channel = num_map, ) self.num_fiducial = self.point_y * self.point_x # count param self.count_param(self.conv,'Extractor') def count_param(self, model,name): print("{} have {}M paramerters in total".format(name,sum(x.numel() for x in model.parameters())/1e6)) def forward(self, batch_img): """ Args: batch_img (Tensor): Batch input image of shape :math:`(N, C, H, W)`. Returns: Tensor: Predicted coordinates of fiducial points for input batch. The shape is :math:`(N, F, 2)` where :math:`F` is ``num_fiducial``. """ logits = self.conv(batch_img) en_feat = logits['encoded_feature'] de_feat = logits['decoded_feature'] return {"de_feat": de_feat,"en_feat":en_feat}
时间: 2024-02-14 21:22:06 浏览: 26
这段代码定义了一个名为 `Multi_Scale_Fearue_Aggregation` 的神经网络模型,它继承自 PyTorch 的 `nn.Module` 类。该模型用于多尺度特征聚合,主要包括以下几个部分:
- `__init__` 函数用于初始化模型的参数。其中,`num_img_channel` 表示输入图像的通道数,`point_size` 表示 TPS-STN 的基准点数,`p_stride` 表示 Encoder_Decoder_Feature_Extractor 的步长,`num_map` 表示输出的特征图数量。
- `count_param` 函数用于统计模型参数数量。
- `forward` 函数实现了模型的前向传播过程,其中 `batch_img` 表示输入的图像数据。模型首先通过 `Encoder_Decoder_Feature_Extractor` 提取特征,然后将特征分别输出到 `de_feat` 和 `en_feat` 中,最终返回这两个特征。
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def adaptive_local_aggregation(self, global_model: nn.Module, local_model: nn.Module) -> None:啥意思
这是一个函数定义,它的作用是实现自适应局部聚合。具体来说,这个函数接受三个参数:self表示类的实例,global_model表示全局模型,local_model表示本地模型。函数的返回值为None。在这个函数中,会对本地模型进行一些操作,以适应全局模型的变化,从而实现局部聚合的效果。具体的实现细节需要根据上下文来理解。
select list expression not produced by aggregation output (missing from GROUP BY clause?): asset_short_name
这个错误是因为在SELECT语句中没有将asset_short_name字段添加到GROUP BY子句中,而在SELECT语句中又使用了这个字段,导致SQL无法执行。
如果你想要同时查询asset_short_name字段和按照issuer_short_name和asset_code字段进行分组并求和,可以将asset_short_name字段添加到GROUP BY子句中,像这样:
```
SELECT asset_short_name, issuer_short_name, asset_code, TOTAL_ISSUED, next_call_day, maturity_date, SUM(settlement_nominal) AS total_settlement_nominal
FROM your_table_name
GROUP BY asset_short_name, issuer_short_name, asset_code, TOTAL_ISSUED, next_call_day, maturity_date
```
这样,就可以同时查询asset_short_name字段和对应的求和结果了。