class DeepLabHeadV3Plus(nn.Module): def __init__(self, in_channels, low_level_channels, num_classes, aspp_dilate=[12, 24, 36]): super(DeepLabHeadV3Plus, self).__init__() self.project = nn.Sequential( nn.Conv2d(low_level_channels, 48, 1, bias=False), nn.BatchNorm2d(48), nn.ReLU(inplace=True), ) self.aspp = ASPP(in_channels, aspp_dilate) self.classifier = nn.Sequential( nn.Conv2d(304, 256, 3, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(256), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(256, num_classes, 1) ) self._init_weight()

这是一个使用 PyTorch 实现的 DeepLabV3+ 模型的头部部分。其中，`in_channels` 表示输入特征图的通道数，`low_level_channels` 表示低层特征图的通道数，`num_classes` 表示分类数目，`aspp_dilate` 是 ASPP 模块的空洞卷积的扩张率。整个模型由三个部分组成：首先是一个包含一个 $1\times1$ 卷积和 BN 层的网络，用于将低层特征图调整到 48 个通道；其次是一个 ASPP 模块，用于多尺度特征融合；最后是一个分类器，包含两个卷积层和一个 $1\times1$ 卷积层，用于分类。这个模型使用了 ReLU 激活函数，并进行了权重初始化。