def forward(self, x, state=None, flow=None, mode='bilinear'): # pylint: disable=unused-argument, arguments-differ # Check size assert len(x.size()) == 5, 'Input tensor must be BxTxCxHxW.' b, timesteps, c, h, w = x.size() assert c == self.input_size, f'feature sizes must match, got input {c} for layer with size {self.input_size}' # recurrent layers rnn_output = [] rnn_state = torch.zeros(b, self.hidden_size, h, w, device=x.device) if state is None else state for t in range(timesteps): x_t = x[:, t] if flow is not None: rnn_state = warp_features(rnn_state, flow[:, t], mode=mode) # propagate rnn state rnn_state = self.gru_cell(x_t, rnn_state) rnn_output.append(rnn_state) # reshape rnn output to batch tensor return torch.stack(rnn_output, dim=1)这段代码的计算过程
时间: 2024-02-14 22:22:46 浏览: 28
这段代码实现了一个带有 GRU 循环神经网络的前向传播过程。输入张量 x 的维度为 BxTxCxHxW,其中 B 是批大小,T 是时间步数,C 是通道数,H 和 W 分别是张量的高度和宽度。该函数首先会检查输入张量的维度是否正确。
接下来,函数会初始化 GRU 循环神经网络的状态 rnn_state。如果输入参数 state 不为空,则将其作为初始状态;否则,将状态初始化为全零张量。
接着,函数会遍历时间步,每次取出输入张量 x 中的一个时间步 x_t。如果输入参数 flow 不为空,则使用 warp_features 函数对 rnn_state 进行变形,变形的方式由参数 mode 决定。
然后,函数将 x_t 和 rnn_state 作为 GRU 循环神经网络的输入,计算得到 rnn_state。将 rnn_state 添加到 rnn_output 列表中。
最后,函数将 rnn_output 列表中的张量沿着时间步维度进行堆叠,得到输出张量。输出张量的维度为 BxTxCxHxW。
相关问题
cumulative_warp_features(x, flow, mode='nearest', spatial_extent=None):的作用
函数`cumulative_warp_features`的作用是根据给定的光流场对输入的特征图进行累积变换。它可以将一个特征图随着时间的推移进行变换,从而实现视频中的运动补偿等应用。
具体来说,函数接受三个参数:输入的特征图`x`、光流场`flow`以及插值模式`mode`。其中`x`和`flow`的形状需要相同,`mode`参数用于指定插值方式,可以取`nearest`或`bilinear`。
函数的实现过程如下:首先将输入的光流场进行累积,得到一个累积光流场`cumulative_flow`。然后,对于输入的特征图中的每一个像素,根据它的位置和累积光流场中对应位置的偏移量,计算出在新位置上的像素值。这个过程可以使用双线性插值或最近邻插值来完成。
最终,函数返回一个经过累积变换后的特征图。
def forward(self, x, flow, scale): if scale != 1: x = F.interpolate(x, scale_factor = 1. / scale, mode="bilinear", align_corners=False) if flow != None: flow = F.interpolate(flow, scale_factor = 1. / scale, mode="bilinear", align_corners=False) * 1. / scale x = torch.cat((x, flow), 1) x = self.conv0(x) x = self.convblock(x) + x tmp = self.lastconv(x) tmp = F.interpolate(tmp, scale_factor = scale * 2, mode="bilinear", align_corners=False) flow = tmp[:, :4] * scale * 2 mask = tmp[:, 4:5] return flow, mask翻译代码
这段代码是一个神经网络模型的前向传播函数。它接受三个输入参数:x,flow和scale。根据scale的值是否等于1,对输入x进行插值操作,将其缩放到1/scale的尺寸。如果flow不为None,则对其进行同样的插值操作,并将其缩放到1/scale的尺寸后与x进行拼接。接下来,将拼接后的结果传入conv0进行卷积操作,然后经过convblock进行卷积操作,并将其与x相加。然后,将结果传入lastconv进行卷积操作得到tmp。对tmp再次进行插值操作,将其缩放到scale乘以2的尺寸。最后,取出tmp中的前四列数据,乘以scale乘以2得到flow,并取出tmp中的第5列数据得到mask。函数返回flow和mask作为输出结果。
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