model: HEDUNet model_args: input_channels: 3 base_channels: 16 stack_height: 5 batch_norm: true是什么意思

根据您提供的配置参数，这里是关于HEDUNet模型的一些解释：

- `input_channels: 3`：这表示输入图像的通道数为3。通道数指的是图像中的颜色通道数量，一般为RGB图像的红、绿、蓝三个通道。
- `base_channels: 16`：这是指模型中基本的通道数，它决定了模型中每个卷积层的输出通道数。增加基本通道数可以增加模型的容量和表达能力，但也会增加模型的计算负担。
- `stack_height: 5`：这表示模型中堆叠的卷积层的高度或深度为5。这意味着在HEDUNet模型中有5个连续的卷积层堆叠在一起，用于提取图像特征。
- `batch_norm: true`：这表示在模型中使用批归一化（Batch Normalization）技术。批归一化是一种用于加速深度神经网络训练的技术，通过对每个小批量数据进行归一化来提高网络的稳定性和收敛速度。

希望这些解释能够帮助您理解HEDUNet模型的含义和作用。如果还有其他问题，请随时提问！