def EPE(input_flow, target_flow, sparse=False, mean=True): EPE_map = torch.norm(target_flow-input_flow,2,1) batch_size = EPE_map.size(0) if sparse: # invalid flow is defined with both flow coordinates to be exactly 0 mask = (target_flow[:,0] == 0) & (target_flow[:,1] == 0) EPE_map = EPE_map[~mask] if mean: return EPE_map.mean() else: return EPE_map.sum()/batch_size
时间: 2024-04-25 13:27:09 浏览: 16
这段代码是用来计算光流场误差(End Point Error,EPE)的,其中input_flow表示输入的光流场,target_flow表示目标光流场。如果sparse参数为True,则会忽略无效的光流向量,即目标光流场中两个坐标都为0的向量。如果mean参数为True,则返回所有有效光流向量的平均EPE;否则返回所有有效光流向量的总EPE除以批次大小。
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def EPE(input_flow, target_flow, sparse=False, mean=True): EPE_map = torch.norm(target_flow-input_flow,2,1) batch_size = EPE_map.size(0) if sparse: # invalid flow is defined with both flow coordinates to be exactly 0 mask = (target_flow[:,0] == 0) & (target_flow[:,1] == 0) EPE_map = EPE_map[~mask] if mean: return EPE_map.mean() else: return EPE_map.sum()/batch_size
这是一个计算光流场的端点误差(Endpoint Error)的函数。
函数接受两个输入参数:`input_flow`表示预测的光流场,`target_flow`表示真实的光流场。还有两个可选参数:`sparse`表示是否只考虑有效的光流点,`mean`表示是否返回平均端点误差。
函数首先计算了预测光流场和真实光流场之间的欧氏距离(二范数),并保存在`EPE_map`中。然后,根据`sparse`参数,如果需要只考虑有效的光流点,则通过一个逻辑运算创建一个掩码(mask),将无效的光流点对应的误差值从`EPE_map`中去除。
接下来,根据`mean`参数,如果需要返回平均端点误差,则计算并返回`EPE_map`中所有误差值的平均值;否则,返回所有误差值的总和除以批次大小,以得到总体端点误差。
这个函数可以用于评估预测光流场与真实光流场之间的一致性和准确性,常用于光流场估计任务中的性能评估。
for output, weight in zip(network_output, weights): loss += weight * one_scale(output, target_flow, sparse) return loss def realEPE(output, target, sparse=False): b, _, h, w = target.size() upsampled_output = F.interpolate(output, (h,w), mode='bilinear', align_corners=False) return EPE(upsampled_output, target, sparse, mean=True)
这段代码是用来计算神经网络的损失函数和真实误差的函数。其中,函数one_scale是一个用于计算单个像素误差的函数,网络输出为network_output,权重为weights,目标流为target_flow,sparse表示是否使用稀疏方法计算误差。函数realEPE用于计算网络输出与目标之间的真实误差,其中使用了双线性插值将网络输出上采样到与目标相同的大小,然后调用EPE函数计算误差。最终结果为平均误差。