Contents of collection ‘roleIds‘ are updated, but never queried

最新推荐文章于 2025-06-05 19:00:00 发布

王一羊.中国

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文章标签： spring boot java intellij-idea

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_67726218/article/details/138544418

版权

https://www.cnblogs.com/poloyy/p/14952256.html

xdm,想看具体解析的看这个，嗯，不过我没看懂，然后我看到csdn上面有个人搬运了这篇文章，评论区有个哥是这样说的

是因为你定义了这个集合变量，但是你在代码中并没有去使用它，所以idea会出现一个小警告，但是并不会影响代码运行

确定要放弃本次机会？

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王一羊.中国

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def spatially_regular_gen(): # Generator loop for i in range(num_per_epoch): # Choose the cloud with the lowest probability cloud_idx = int(np.argmin(self.min_possibility[split])) # choose the point with the minimum of possibility in the cloud as query point point_ind = np.argmin(self.possibility[split][cloud_idx]) # Get all points within the cloud from tree structure points = np.array(self.input_trees[split][cloud_idx].data, copy=False) # Center point of input region center_point = points[point_ind, :].reshape(1, -1) # Add noise to the center point noise = np.random.normal(scale=cfg.noise_init / 10, size=center_point.shape) pick_point = center_point + noise.astype(center_point.dtype) # Check if the number of points in the selected cloud is less than the predefined num_points if len(points) < cfg.num_points: # Query all points within the cloud queried_idx = self.input_trees[split][cloud_idx].query(pick_point, k=len(points))[1][0] else: # Query the predefined number of points queried_idx = self.input_trees[split][cloud_idx].query(pick_point, k=cfg.num_points)[1][0] # Shuffle index queried_idx = DP.shuffle_idx(queried_idx) # Get corresponding points and colors based on the index queried_pc_xyz = points[queried_idx] queried_pc_xyz = queried_pc_xyz - pick_point queried_pc_colors = self.input_colors[split][cloud_idx][queried_idx] queried_pc_labels = self.input_labels[split][cloud_idx][queried_idx] # Update the possibility of the selected points dists = np.sum(np.square((points[queried_idx] - pick_point).astype(np.float32)), axis=1) delta = np.square(1 - dists / np.max(dists)) self.possibility[split][cloud_idx][queried_idx] += delta self.min_possibility[split][cloud_idx] = float(np.min(self.possibility[split][cloud_idx])) # up_sampled with replacement if len(points) < cfg.num_points: queried_pc_xyz, queried_pc_colors, queried_idx, queried_pc_labels = \ DP.data_aug(queried_pc_xyz, queried_pc_colors, queried_pc_labels, queried_idx, cfg.num_points) if True: yield (queried_pc_xyz.astype(np.float32), queried_pc_colors.astype(np.float32), queried_pc_labels, queried_idx.astype(np.int32), np.array([cloud_idx], dtype=np.int32)) gen_func = spatially_regular_gen gen_types = (tf.float32, tf.float32, tf.int32, tf.int32, tf.int32) gen_shapes = ([None, 3], [None, 3], [None], [None], [None]) return gen_func, gen_types, gen_shapes

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<think>好的，我现在需要分析用户提供的代码段，并解释其功能、结构以及可能的应用场景。首先，我会逐行阅读代码，理解每个部分的作用。这段代码定义了一个生成器函数spatially_regular_gen，它似乎用于生成训练数据，特别是在处理点云数据时进行空间正则化采样。生成器在循环中迭代，每次生成一个批次的数据。首先，生成器循环运行num_per_epoch次，每次选择一个可能性最小的云（cloud_idx）。这里可能指的是点云数据集中的某个子集或区域。然后，在该云中找到可能性最低的点作为查询点。可能性数组可能用于跟踪哪些点被采样过较少，以平衡采样频率。接着，从输入树结构中获取该云的所有点，并选择中心点。添加噪声可能是为了数据增强，增加模型的鲁棒性。然后根据配置中的num_points决定查询点的数量，如果当前云的点数不足，就查询全部点，否则取预定数量。之后对索引进行打乱，确保随机性。接下来，调整点的坐标，使其相对于中心点，可能为了归一化。同时更新可能性值，使得被选中的点的可能性增加，这样后续采样会更倾向于选择其他点，实现空间上的正则化，避免重复采样同一区域。如果点数不足，使用data_aug进行上采样或数据增强。最后生成包含点坐标、颜色、标签、索引和云索引的数据。生成器返回gen_func、类型和形状，可能用于TensorFlow的数据管道，如tf.data.Dataset.from_generator。这常见于深度学习中的数据加载，特别是在处理大型点云数据集时，如PointNet等模型。可能的应用场景是3D点云分类或分割任务，其中需要高效地从大规模数据中采样，并保持空间上的均匀性。通过动态调整可能性，确保各区域的数据被均衡使用，防止过拟合某些区域。代码中的cfg和DP可能是外部配置和数据处理模块。例如，noise_init控制噪声规模，num_points指定每个样本的点数。可能性更新机制通过距离计算delta，距离越近的点delta越大，从而增加其被再次选中的可能性较低（因为选择的是最小可能性的点）。可能的疑问点包括：self的结构，特别是input_trees、input_colors、input_labels的具体实现；DP.shuffle_idx和DP.data_aug的具体操作；以及cfg中的参数设置如何影响采样过程。此外，生成器返回的数据类型和形状需要与模型输入匹配，例如，点坐标和颜色作为特征，标签作为监督信号。云索引可能用于跟踪数据来源，或在后续处理中使用。总结来说，这段代码实现了基于空间正则化的点云数据采样，通过动态调整采样概率，确保数据均匀使用，同时结合数据增强提高模型泛化能力。</think>该代码实现了一个基于空间正则化的生成器，主要用于点云数据的动态采样。核心功能是平衡不同区域的采样概率，确保网络训练时均匀学习各个区域的特征。以下是关键步骤解释： 1. **概率平衡采样**： ```python cloud_idx = int(np.argmin(self.min_possibility[split])) ``` 通过`min_possibility`数组找到当前采样概率最低的点云区域，优先选择该区域进行采样。 2. **中心点扰动**： ```python noise = np.random.normal(scale=cfg.noise_init/10, size=center_point.shape) pick_point = center_point + noise.astype(center_point.dtype) ``` 给中心点添加高斯噪声，实现数据增强，提升模型鲁棒性。 3. **K近邻查询**： ```python queried_idx = self.input_trees[split][cloud_idx].query(pick_point, k=cfg.num_points)[1][0] ``` 使用空间索引结构（如KD-Tree）快速查找目标点周围的邻近点，`cfg.num_points`控制每个样本的点数。 4. **概率更新机制**： ```python dists = np.sum(np.square((points[queried_idx] - pick_point).astype(np.float32)), axis=1) delta = np.square(1 - dists / np.max(dists)) self.possibility[split][cloud_idx][queried_idx] += delta ``` 通过距离计算更新采样概率，距离中心越近的点获得更大的概率增量，降低下次被选中的概率。 5. **数据补齐与增强**： ```python queried_pc_xyz, queried_pc_colors, queried_idx, queried_pc_labels = \ DP.data_aug(queried_pc_xyz, queried_pc_colors, queried_pc_labels, queried_idx, cfg.num_points) ``` 当点数不足时，通过数据增强方法（如重复采样、几何变换）补足到目标点数。 **典型应用场景**：3D点云分割/分类任务（如PointNet训练），需要处理大规模点云数据时，通过这种生成器实现： - 内存高效的数据流式加载 - 空间均匀采样防止过拟合 - 在线数据增强