yolo后处理中image[0, ...] = image_data.reshape(shapeIn[1:])的解析

johnwang19

6 j" H0 X0 S8 |* p2 {# Q/ j
0 ^9 e( G) q8 S: v& uimage[0, ...] = image_data.reshape(shapeIn[1:])
( _4 ?2 v2 Z1 E. x5 Q1 c+ u这句核心语句刚看到不理解，经查详述如下：
9 a- y# D( q, }" L. j$ Zimage为numpy类型， 为shapeIn为turple类型
, B) Z0 \5 H4 k' o, V7 m: Cimage[0, ...] 等同于image[0, : ]，因为shape只有（1，320，320，3），第一维只有一个，即0维，取0维全部
5 `, ?/ p7 Y+ l, J/ @) N所以image[0, ...].shape = (320,320,3)
8 y$ N- ~$ E  n1 LshapeIn为turple, 值为（1，320，320，3），用shapeIn[1:]表示 (320，320，3）,即从第二个元素开始取turple.
一个取的提numpy数组的0维，一个取的是turple的具体数值，一个是变量数组，一个是具体数值。

我最近录的视频放在电巢上
**http://app.eda365.com/pages/m/#/ ... Share?courseid=1081**
! Y8 z, j) v4 T: w; B1 |

' M9 N  y% y+ D# A5 k

Sleep_xz

AI现在应用太广了，看了老师的视频，收获很大