123456/roma_unsb
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更新 models/rome_unsb_model.py

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123456 2025-02-23 15:22:14 +08:00
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models/rome_unsb_model.py
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@ -17,7 +17,7 @@ def warp(image, flow): #warp操作
基于光流的图像变形函数 基于光流的图像变形函数
Args: Args:
image: [B, C, H, W] 输入图像 image: [B, C, H, W] 输入图像
flow: [B, 2, H, W] 光流场（x/y方向位移） flow: [B, 2, H, W] 光流场(x/y方向位移)
Returns: Returns:
warped: [B, C, H, W] 变形后的图像 warped: [B, C, H, W] 变形后的图像
""" """
@ -70,7 +70,7 @@ class ContentAwareOptimization(nn.Module):
""" """
计算每个patch梯度与平均梯度的余弦相似度 计算每个patch梯度与平均梯度的余弦相似度
Args: Args:
gradients: [B, N, D] 判别器输出的每个patch的梯度（N=w*h） gradients: [B, N, D] 判别器输出的每个patch的梯度(N=w*h)
Returns: Returns:
cosine_sim: [B, N] 每个patch的余弦相似度 cosine_sim: [B, N] 每个patch的余弦相似度
""" """
@ -164,7 +164,7 @@ class ContentAwareTemporalNorm(nn.Module):
Args: Args:
weight_map: [B, 1, H, W] 权重图（来自内容感知优化模块） weight_map: [B, 1, H, W] 权重图（来自内容感知优化模块）
Returns: Returns:
F_content: [B, 2, H, W] 生成的光流场（x/y方向位移） F_content: [B, 2, H, W] 生成的光流场(x/y方向位移)
""" """
B, _, H, W = weight_map.shape B, _, H, W = weight_map.shape
@ -195,7 +195,7 @@ class CTNxModel(BaseModel):
def modify_commandline_options(parser, is_train=True): def modify_commandline_options(parser, is_train=True):
"""配置 CTNx 模型的特定选项""" """配置 CTNx 模型的特定选项"""
parser.add_argument('--lambda_GAN', type=float, default=1.0, help='weight for GAN loss：GAN(G(X))') parser.add_argument('--lambda_GAN', type=float, default=1.0, help='weight for GAN loss: GAN(G(X))')
parser.add_argument('--lambda_NCE', type=float, default=1.0, help='weight for NCE loss: NCE(G(X), X)') parser.add_argument('--lambda_NCE', type=float, default=1.0, help='weight for NCE loss: NCE(G(X), X)')
parser.add_argument('--lambda_SB', type=float, default=0.1, help='weight for SB loss') parser.add_argument('--lambda_SB', type=float, default=0.1, help='weight for SB loss')
parser.add_argument('--lambda_ctn', type=float, default=1.0, help='weight for content-aware temporal norm') parser.add_argument('--lambda_ctn', type=float, default=1.0, help='weight for content-aware temporal norm')