assert b == 1 if 'crop_size_h' in self.opt['val']: crop_size_h = self.opt['val']['crop_size_h'] else: crop_size_h = int(self.opt['val'].get('crop_size_h_ratio') * h) if 'crop_size_w' in self.opt['val']: crop_size_w = self.opt['val'].get('crop_size_w') else: crop_size_w = int(self.opt['val'].get('crop_size_w_ratio') * w)这段代码中文含义
时间: 2024-04-01 22:36:08 浏览: 22
这段代码主要是用于验证变量b是否等于1,如果不等于1,则会触发断言错误。接着,代码会检查self.opt['val']字典中是否有'crop_size_h'这个键,如果有,则将crop_size_h设置为该键对应的值;如果没有,则将crop_size_h设置为h乘以'crop_size_h_ratio'对应的值(即self.opt['val']['crop_size_h_ratio']乘以h)。接着,代码会检查self.opt['val']字典中是否有'crop_size_w'这个键,如果有,则将crop_size_w设置为该键对应的值;如果没有,则将crop_size_w设置为w乘以'crop_size_w_ratio'对应的值(即self.opt['val']['crop_size_w_ratio']乘以w)。这段代码的含义是根据给定的参数计算出图像的裁剪尺寸。
相关问题
self.base = self.get_base() assert size assert (size / downscale_f).is_integer() self.size = size self.LR_size = int(size / downscale_f) self.min_crop_f = min_crop_f self.max_crop_f = max_crop_f assert(max_crop_f <= 1.) self.center_crop = not random_crop self.image_rescaler = albumentations.SmallestMaxSize(max_size=size, interpolation=cv2.INTER_AREA) self.pil_interpolation = False # gets reset later if incase interp_op is from pillow解析
这是一个用于超分辨率处理的类,其中`self.get_base()`方法用于获取基础模型。该类有以下参数:
1. `size`:一个整数,表示图像的大小。该值应该可以被`downscale_f`整除。
2. `downscale_f`:一个整数,表示图像下采样的因子。默认值为`4`。
3. `min_crop_f`:一个浮点数,表示对图像进行裁剪时最小的裁剪因子。默认值为`0.5`。
4. `max_crop_f`:一个浮点数,表示对图像进行裁剪时最大的裁剪因子。默认值为`1.0`。
5. `random_crop`:一个布尔值,表示是否对图像进行随机裁剪。默认值为`True`。
在该类的`__init__`方法中,首先调用`self.get_base()`方法获取基础模型,并将其赋值给`self.base`属性。然后对输入参数进行检查,并将它们作为类的属性。接下来,根据输入的`size`和`downscale_f`计算出低分辨率图像的大小,并将其赋值给`self.LR_size`属性。然后根据输入的`random_crop`参数,确定是否使用中心裁剪。最后,使用`albumentations.SmallestMaxSize`类来对图像进行缩放,并将其赋值给`self.image_rescaler`属性。
该类主要用于加载和处理图像数据,可以使用`__getitem__`方法从数据集中获取图像,并根据输入参数进行预处理,以便用于训练模型。
User def __init__(self, primary_indices, secondary_indices, batch_size, secondary_batch_size): self.primary_indices = primary_indices self.secondary_indices = secondary_indices self.secondary_batch_size = secondary_batch_size self.primary_batch_size = batch_size - secondary_batch_size assert len(self.primary_indices) >= self.primary_batch_size > 0 assert len(self.secondary_indices) >= self.secondary_batch_size > 0代码解释
这段代码是一个Python类的构造函数,用于初始化对象的属性值。该类包含四个参数:
- primary_indices: 主要索引,是一个列表类型。
- secondary_indices: 次要索引,也是一个列表类型。
- batch_size: 批次大小,是一个整数类型。
- secondary_batch_size: 次要批次大小,也是一个整数类型。
在初始化对象时,会将以上四个参数传入构造函数中,并创建以下四个属性:
- self.primary_indices:用于存储主要索引。
- self.secondary_indices:用于存储次要索引。
- self.secondary_batch_size:用于存储次要批次大小。
- self.primary_batch_size:用于存储主要批次大小,其值为批次大小减去次要批次大小。
为了确保参数的合法性,代码中使用了两个assert语句进行断言,如果不满足条件,会抛出异常。第一个断言用于判断主要批次大小是否在主要索引的长度范围内,且大于0;第二个断言用于判断次要批次大小是否在次要索引的长度范围内,且大于0。
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