swintransformer out_indices

swintransformer的out_indices参数在配置文件中的backbone部分是用来指定输出特征矩阵所在特征层的索引。在mmdet中，swintransformer的backbone部分的配置文件如下：

backbone=dict(
type='SwinTransformer',
embed_dim=96,
depths=[2, 2, 6, 2],
num_heads=[3, 6, 12, 24],
window_size=7,
mlp_ratio=4,
qkv_bias=True,
qk_scale=None,
drop_rate=0.0,
attn_drop_rate=0.0,
drop_path_rate=0.2,
ape=False,
patch_norm=True,
out_indices=(0, 1, 2, 3),
with_cp=False,
init_cfg=dict(
type='TruncNormal',
std=0.02
)
)

在这个配置中，swintransformer的out_indices参数被设置为(0, 1, 2, 3)，表示输出特征矩阵位于网络的第0、1、2和3个特征层。这些特征层的索引从0开始计数。

相关问题

function P = getP(histogram, h, w, bin_indices, grayscale_sequence) %GETP computes the scores given the histogram % query the hist for the probability of each pixel if grayscale_sequence hist_indices = bin_indices; else hist_indices = sub2ind(size(histogram), bin_indices(:,1), bin_indices(:,2), bin_indices(:,3)); end % shape it as a matrix P = reshape(histogram(hist_indices), h, w); end

这是一个MATLAB函数，它的输入参数包括直方图histogram，矩阵的行数和列数h、w，像素值的索引bin_indices，以及是否为灰度图grayscale_sequence。函数的作用是计算每个像素的得分，并将得分生成一个矩阵P返回。

当输入的图像为灰度图时，bin_indices是一个大小为h×w的矩阵，表示图像中每个像素的灰度值。此时直接使用bin_indices作为像素值的索引，即hist_indices = bin_indices，即可得到每个像素的得分。

当输入的图像为彩色图时，bin_indices是一个大小为h×w×3的矩阵，表示图像中每个像素的RGB三个通道的值。此时需要将bin_indices转换为一维索引，以便在直方图中查找每个像素的得分。具体来说，使用MATLAB函数sub2ind将三维索引转换为一维索引，即hist_indices = sub2ind(size(histogram), bin_indices(:,1), bin_indices(:,2), bin_indices(:,3))。然后根据hist_indices查找直方图中每个像素的得分，并将得分reshape为大小为h×w的矩阵P返回。

lat_anomaly_indices = get_anomaly_indices(df['Latitude']) lon_anomaly_indices = get_anomaly_indices(df['Longitude']) speed_anomaly_indices = get_anomaly_indices(df['Speed'])

根据代码，我看出这三行代码分别是获取纬度、经度、速度异常值的索引。其中，`get_anomaly_indices` 函数应该是自定义的函数，可以推测是用于检测异常值的函数。在这里，将纬度、经度、速度列的异常值索引分别存储在 `lat_anomaly_indices`、`lon_anomaly_indices`、`speed_anomaly_indices` 这三个变量中。