什么意思?class SegResNet(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super().__init__() self.pretrained_net = FeatureResNet() self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.conv5 = conv(512, 256, stride=2, transposed=True) self.bn5 = bn(256) self.conv6 = conv(256, 128, stride=2, transposed=True) self.bn6 = bn(128) self.conv7 = conv(128, 64, stride=2, transposed=True) self.bn7 = bn(64) self.conv8 = conv(64, 64, stride=2, transposed=True) self.bn8 = bn(64) self.conv9 = conv(64, 32, stride=2, transposed=True) self.bn9 = bn(32) self.conv10 = conv(32, num_classes, kernel_size=7) init.constant(self.conv10.weight, 0) # Zero init def forward(self, x): x1, x2, x3, x4, x5 = self.pretrained_net(x) x = self.relu(self.bn5(self.conv5(x5))) x = self.relu(self.bn6(self.conv6(x + x4))) x = self.relu(self.bn7(self.conv7(x + x3))) x = self.relu(self.bn8(self.conv8(x + x2))) x = self.relu(self.bn9(self.conv9(x + x1))) x = self.conv10(x) return x
时间: 2024-01-14 20:03:10 浏览: 137
torch_cluster-1.5.9-cp39-cp39-win_amd64whl.zip
这段代码定义了一个名为SegResNet的类,继承自nn.Module。该类的构造函数中传入了一个参数num_classes,用于指定输出的类别数。在构造函数中,首先通过调用FeatureResNet类创建了一个预训练模型pretrained_net;接着定义了一系列的卷积、归一化和ReLU激活函数操作,构成了一个U-Net结构,用于对输入图像进行分割。最后,通过init.constant对最后一层卷积的权重进行了零初始化。
在该类的forward函数中,首先将输入数据x经过预训练模型pretrained_net进行特征提取,得到x1、x2、x3、x4和x5五个特征图;接着,将x5经过一系列的卷积和归一化操作得到x,然后将x与x4相加,再进行一系列的卷积和归一化操作得到x,以此类推,直到x1。最后,将x经过一层7x7卷积,得到最终的分割结果。
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