class LandmarkHead(nn.Module): def __init__(self,inchannels=512,num_anchors=2): super(LandmarkHead,self).__init__() self.conv1x1 = nn.Conv2d(inchannels,num_anchors*10,kernel_size=(1,1),stride=1,padding=0) def forward(self,x): out = self.conv1x1(x) out = out.permute(0,2,3,1).contiguous() return out.view(out.shape[0], -1, 10)

这同样是一个使用 PyTorch 构建神经网络的代码段，该神经网络模块称为 LandmarkHead。这个模块包含了一个卷积层和一个输出层，用于预测目标框的关键点坐标。

在模块的初始化函数 __init__ 中，同样定义了两个参数：inchannels 和 num_anchors。其中，inchannels 表示输入数据的通道数，num_anchors 表示每个像素点预测的边界框数量。

在初始化函数中，同样调用了父类的初始化函数，然后定义了一个 1x1 的卷积层 conv1x1，该层将输入数据的通道数转换为 num_anchors * 10，其中 10 表示每个边界框的关键点坐标。这个卷积层的作用是将输入的特征图转换为关键点坐标的预测值。

在 forward 函数中，将输入数据 x 传入卷积层 conv1x1 中，得到输出 out。接着，通过调用 permute 函数改变 out 的维度，将通道数放到最后一维，并使用 contiguous 函数让 out 在内存中连续存储。这样做是为了方便后续操作。最后，使用 view 函数将 out 的形状改为 (batch_size, -1, 10)，其中 -1 表示自适应大小，即根据数据的维度自动计算。这样就得到了一个形状为 (batch_size, num_anchors, 10) 的输出，其中每个元素表示一个边界框的关键点坐标。