LSSViewTransformer 中每个类别的意思

LSSViewTransformer 中每个类别的意思

create_grid_infos

import unittest
import torch

class Grid:
    def create_grid_infos(self, x, y, z, **kwargs):
        """生成网格信息，包括下限、间隔和大小。

        参数:
            x (tuple(float)): x 轴网格配置，格式为 (lower_bound, upper_bound, interval)。
            y (tuple(float)): y 轴网格配置，格式为 (lower_bound, upper_bound, interval)。
            z (tuple(float)): z 轴网格配置，格式为 (lower_bound, upper_bound, interval)。
            **kwargs: 其他潜在参数的容器。
        """
        self.grid_lower_bound = torch.Tensor([cfg[0] for cfg in [x, y, z]])  # 获取每个轴的下限
        self.grid_interval = torch.Tensor([cfg[2] for cfg in [x, y, z]])  # 获取每个轴的间隔
        self.grid_size = torch.Tensor([(cfg[1] - cfg[0]) / cfg[2]
                                       for cfg in [x, y, z]])  # 计算每个轴的网格大小

class TestGrid(unittest.TestCase):
    def test_create_grid_infos(self):
        grid = Grid()
        x = (-51.2, 51.2, 0.8)
        y = (-51.2, 51.2, 0.8)
        z = (-5.0, 3.0, 0.1)

        grid.create_grid_infos(x, y, z)

        # 定义预期结果
        expected_lower_bound = torch.Tensor([-51.2, -51.2, -5.0])
        expected_interval = torch.Tensor([0.8, 0.8, 0.1])
        expected_size = torch.Tensor([128.0, 128.0, 80.0])

        # 使用断言验证方法的正确性
        self.assertTrue(torch.equal(grid.grid_lower_bound, expected_lower_bound))
        self.assertTrue(torch.equal(grid.grid_interval, expected_interval))
        self.assertTrue(torch.equal(grid.grid_size, expected_size))

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

详细解释：

1. 类 Grid 定义：

   • create_grid_infos 方法生成网格的下限、间隔和大小，并将其存储在对象属性中。
   • 使用 torch.Tensor 将数据转换为 PyTorch 张量，以便进行数值计算。

2. 测试类 TestGrid 定义：

   • 测试方法 test_create_grid_infos 用于验证 create_grid_infos 方法的正确性。
   • 创建 Grid 类的实例并调用 create_grid_infos 方法。
   • 定义预期的结果，包括网格的下限、间隔和大小。
   • 使用 self.assertTrue(torch.equal(...)) 方法来检查实际结果是否与预期结果一致。

3. 运行测试：

   • 使用 unittest.main() 来自动发现并运行所有测试方法，并报告测试结果。

create_frustum

import torch
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

class Grid:
    def create_frustum(self,depth_cfg,input_size,downsample):
        """
        生成每个图像的frustum
        参数：
            depth_cfg: 深度配置元组，包含最小深度、最大深度和步长
            input_size: 输入图像的大小
            downsample: 下采样因子
        返回：
            frustum: 每个图像的frustum
        """
        # 输入图像大小
        H_in, W_in = input_size
        # 特征图像的高度和宽度
        H_feat, W_feat = H_in // downsample, W_in // downsample
        # 生成深度轴上的网络
        d = torch.arange(*depth_cfg, dtype=torch.float32).view(-1,1,1).expand(-1,H_feat,W_feat)
        self.D = d.shape[0]
        # 生成宽度方向的网路
        x = torch.linspace(0, W_in-1, W_feat, dtype=torch.float32).view(1,1,W_feat).expand