Я хочу рассчитать потери контрастности для классификации гиперспектральных изображений. Сначала мне нужно получить входные данные, необходимые для контрастных потерь, на основе выходных данных logit[1,num_classes,h,w] гиперспектральной классификации и результатов сегментов сегментации суперпикселей[h,w]. Обычным входом для контрастной потери является пара положительных выборок два на два с отрицательными выборками между парами. В этом случае положительные выборки получаются из значений логита двух случайно выбранных пикселей в каждом суперпикселе. Если сегменты представляют собой числа [1-N], значения логита выбираются случайным образом из двух суперпикселей в сегментах. Таким образом, потеря при сравнении составляет два входных параметра, emb_i и emb_j, оба размером [N,num_classes], emb_i и emb_j являются положительными выборками в первом измерении и отрицательными выборками между парами. Мой вопрос таков: есть ли способ подготовить входные данные к контрастным потерям без цикла? Спасибо за любую помощь!
Я просил ответ в чате, но он всегда зацикливался. Я расстроен.
Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/787 ... thout-loop
