resnext50_32x4d网络结构图

以下是ResNeXt50_32x4d的网络结构图：


请注意，这是ResNeXt50_32x4d的基本结构，可能会有一些变化和调整。

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faster_rcnn_x101_32x4d_fpn_1x_coco.py是基于PyTorch实现的Faster R-CNN算法在COCO数据集上的训练和测试脚本。使用预训练好的X-101-32x4d模型进行特征提取，采用FPN进行特征融合，并结合RPN和RoI pooling模块实现目标检测。训练过程使用1x学习率策略，即总体训练轮数为12万轮。这个脚本可以用于训练和测试目标检测模型，以及Fine-tuning的相关操作。

请解释如下代码 MMC[Mi][Ni] = __ivcorex_matrix_mad_f32x4_f32x4(MMA, MMB, MMC[Mi][Ni]);

这段代码是在计算矩阵乘法中的一个步骤，其中__ivcorex_matrix_mad_f32x4_f32x4是一个函数，用于计算两个矩阵的乘积并将结果存储在MMC[Mi][Ni]中。Mi和Ni是矩阵MMC的行和列的索引，MMA和MMB是两个参与乘法的矩阵。