985小菜鸡

然后，我觉得有必要，单独设置两个bash脚本文件来分别执行eval 和 plot，因为这两个python命令参数太多，太长了。然后，最新的 PySODEvalToolkit github项目，作者删除了原先的。，我觉得有必要添加回来，因为这两个文件可以帮助调试来找出错原因。这个json文件里，删除掉所有原先的方法，不然会因为。这是check_files.py的代码。这是check_nyp.py的代码。， 需要替换成我修改后的这个版本。然后执行如下命令为其添加权限。

这是使用ptflops测试得到的FLOPS和参数量这是使用thop的profile测试得到的FLOPS和参数量ptflopsptflopsthop在您的代码中，SAM2UNet的编码器是加载的预训练模型，并且所有权重已冻结。ptflops可能在计算时自动排除了该部分，而thop则会将整个模型的参数统计在内，无论这些参数是否被冻结。两个库在统计 FLOPS 和参数量时，可能遵循不同的实现方式或标准。例如，ptflops的统计方式可能更专注于可训练参数，而thop更关注完整模型的结构，因此导致差异。

特征融合是将不同来源或不同尺度的特征在空间上或语义上进行融合，以提升对目标的感知能力。：特征聚合模块负责对不同尺度或不同层次的特征进行组合，以增强对目标的识别能力。特别是在 COD 任务中，物体的伪装特性可能使得物体的边界和背景难以区分，因此多尺度信息的融合至关重要。：在模型的最终阶段，特征选择模块用来筛选出对检测任务最有贡献的特征，过滤掉噪声或无用的信息。这个步骤可以包括注意力机制（如通道注意力或空间注意力）或其他筛选方法，帮助模型关注伪装物体所在的区域，减少误检。

特征聚合：将同一来源或同一层级的特征通过简单的操作组合起来，更多是局部的、低复杂度的特征处理方式。特征融合：结合来自不同来源、层级或模式的特征，往往涉及多层次和多模式的信息融合，具有更高的复杂度，强调不同特征之间的协同作用和互补性。