深度学习python语句求解

我还是不懂aug_times 是什么含义，网页里面没有讲

for i in range(0, h_scaled-patch_size+1, stride):
            for j in range(0, w_scaled-patch_size+1, stride):
                x1 = img_scaled1[i:i+patch_size, j:j+patch_size]
                x2 = img_scaled2[i:i + patch_size, j:j + patch_size]
                for k in range(0, aug_times):
                    ra=np.random.randint(0, 8)
                    x_aug1 = data_aug(x1, mode=ra)
                    x_aug2 = data_aug(x2, mode=ra)
                    patches1.append(x_aug1)
                    patches2.append(x_aug2)


那我想再问一下第一行代码里面的h_scaled-patch_size+1是什么意思，我的理解是缩放后的图片高度，我这样的理解对吗，如果对，那为什么要这样写，是怎么计算的，如果不对，可以纠正我一下吗？
还想问一下第三行代码是什么意思？
img_scaled的意思是图片尺寸的意思吗？
谢谢了

null

[此贴子已经被作者于2021-11-4 17:58编辑过]

感觉你对这篇文章有很深的理解，我看这篇文章很久了，虽然不是一直看再加上代码能力弱，但是理解颇浅

for s in scales:
        h_scaled, w_scaled = int(h*s), int(w*s)
        img_scaled1 = cv2.resize(img1, (h_scaled, w_scaled), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
        img_scaled2 = cv2.resize(img2, (h_scaled, w_scaled), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
        # extract patches
        for i in range(0, h_scaled-patch_size+1, stride):
            for j in range(0, w_scaled-patch_size+1, stride):
                x1 = img_scaled1[i:i+patch_size, j:j+patch_size]
                x2 = img_scaled2[i:i + patch_size, j:j + patch_size]
                for k in range(0, aug_times):
                    ra=np.random.randint(0, 8)
                    x_aug1 = data_aug(x1, mode=ra)
                    x_aug2 = data_aug(x2, mode=ra)
                    patches1.append(x_aug1)
                    patches2.append(x_aug2)
    return patches1, patches2
对于这段代码的理解，s是通道数吗？
h_scaled是一层图片的高，w_scaled 是一层图片的宽
img_scaled1和img_scaled2是缩小之后的图片尺寸
两个for循环条件是遍历每个patche
i:i+patch_size, j:j+patch_size是更新i,j？我看过吴恩达的课，他课上说冒号是更新的意思，是这样么？
第三个for循环，调用data_aug函数达到数据增加的效果，然后添加到patches列表后面，返回这个列表，不过我不明白mode=ra中mode是啥意思，有什么含义？
还有为什么要用两个patches1，patches2，img_scaled1 ，img_scaled12，设一个不行吗？

thanks,good night!