def forward(self, x, flow, scale): if scale != 1: x = F.interpolate(x, scale_factor = 1. / scale, mode="bilinear", align_corners=False) if flow != None: flow = F.interpolate(flow, scale_factor = 1. / scale, mode="bilinear", align_corners=False) * 1. / scale x = torch.cat((x, flow), 1) x = self.conv0(x) x = self.convblock(x) + x tmp = self.lastconv(x) tmp = F.interpolate(tmp, scale_factor = scale * 2, mode="bilinear", align_corners=False) flow = tmp[:, :4] * scale * 2 mask = tmp[:, 4:5] return flow, mask翻译代码

这段代码是一个神经网络模型的前向传播函数。它接受三个输入参数：x，flow和scale。根据scale的值是否等于1，对输入x进行插值操作，将其缩放到1/scale的尺寸。如果flow不为None，则对其进行同样的插值操作，并将其缩放到1/scale的尺寸后与x进行拼接。接下来，将拼接后的结果传入conv0进行卷积操作，然后经过convblock进行卷积操作，并将其与x相加。然后，将结果传入lastconv进行卷积操作得到tmp。对tmp再次进行插值操作，将其缩放到scale乘以2的尺寸。最后，取出tmp中的前四列数据，乘以scale乘以2得到flow，并取出tmp中的第5列数据得到mask。函数返回flow和mask作为输出结果。