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Unsupervised Deep Image Stitching代码理解

2021-10-22 21:57:58  阅读:245  来源: 互联网

标签:Stitching name Unsupervised Image path tf scope os glob


文章目录

一、ImageAlignment

1、synthetic_dataset.py

该文件主要是用来产生实验所需数据集的函数。

2、train_H.py

该部分是简单的参数传递。
在这里插入图片描述

with tf.name_scope(scope)含义

参考链接
定义一个命名空间。命名空间对变量的使用没有任何影响,不会导致在命名空间内可以使用在其他地方就不可以使用的情况;

意义:

  1. 在某个tf.name_scope()指定的区域中定义的所有对象及各种操作,他们的“name”属性上会增加该命名区的区域名,用以区别对象属于哪个区域;
  2. 将不同的对象及操作放在由tf.name_scope()指定的区域中,便于在tensorboard中展示清晰的逻辑关系图,这点在复杂关系图中特别重要。
os.path.join()

参考链接
os.path.join()函数:连接两个或更多的路径名组件。

glob.glob()

参考链接
glob模块的主要方法就是glob,该方法返回所有匹配的文件路径列表(list);该方法需要一个参数用来指定匹配的路径字符串(字符串可以为绝对路径也可以为相对路径),其返回的文件名只包括当前目录里的文件名,不包括子文件夹里的文件。

标签:Stitching,name,Unsupervised,Image,path,tf,scope,os,glob
来源: https://blog.csdn.net/qq_46111316/article/details/120900659

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