AdapWindow.zip:实现平滑窗口的自适应技术

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0 下载量 2 浏览量 更新于2024-10-13 收藏 7KB ZIP 举报
资源摘要信息:"平滑窗口技术是指在计算机图形学、视频处理、数字信号处理等领域中,使用算法对图像或信号进行平滑处理,以消除噪声或不希望的高频成分。自适应平滑窗口技术,则是在此基础之上发展的一种更为智能的处理方法,它能够根据图像或信号的局部特征自适应地调整平滑的程度,从而在去除噪声的同时尽可能保留图像的重要细节或信号的关键信息。 萨达(SAR)即合成孔径雷达,是一种高分辨率的遥感成像技术,广泛应用于地面监测、海洋研究、资源勘查等领域。萨达的成像处理经常需要对图像进行平滑处理以改善图像质量,尤其是在图像去噪和边缘保持方面具有重要意义。 复旦大学是中国著名的高等学府,其在计算机科学与技术、电子工程、信息科学等领域拥有深厚的研究基础和丰富的学术成果。复旦大学的研究团队可能在萨达图像处理技术中,特别是在图像平滑处理方面进行了深入研究,并且可能提出了新的自适应平滑窗口算法,以提高图像处理的效率和质量。 本压缩包文件AdapWindow.zip中所含的文件名称为AdapWindow,这可能表示该文件包含了实现自适应平滑窗口算法的源代码、文档说明或是相关数据集。由于文件内容未详细说明,我们无法确定具体包含哪些组件,但可以推测这些组件会涉及到算法的实现细节、使用方法或测试结果。" 描述中提到的"至少20个字"可能是一个要求,说明在某个文本字段中,用户需要输入至少20个汉字,以确保描述的充分性。然而,这里并没有提供足够的信息来构建一个与平滑窗口技术相关的20字描述。 标签"平滑_窗口 自适应平滑"则直接反映了文件的核心内容。它强调了处理窗口的平滑特性,并且指出这种平滑是有自适应性的,即算法能够根据窗口内的数据特性动态调整平滑策略,以达到最佳的处理效果。 综合以上信息,我们可以得出结论,该资源可能是一个针对图像或信号处理的软件包,它结合了平滑窗口技术和自适应算法,旨在提供一个能够根据数据特性进行智能处理的工具。此软件包可能由复旦大学的研究团队开发,或者与该团队的学术研究有关。

代码解释并给每行代码添加注释:class CosineAnnealingWarmbootingLR: def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

2023-03-24 上传