class LoFTR(nn.Module):什么意思

这是一个 PyTorch 中的类（class），用于实现 LoFTR（Local Feature-based Transformer）。LoFTR 是一种针对计算机视觉中对几何变换具有鲁棒性的局部特征提取和匹配模型，它使用基于 Transformer 的方法来进行局部特征描述和匹配。这个类实现了模型的网络结构和前向传播过程。

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class Net(nn.Module):什么意思

这句话是在 Python 中定义一个类（class），名字叫做 Net，继承自 PyTorch 中的 nn.Module 类。在深度学习中，通常使用 PyTorch 或者其他深度学习框架来构建神经网络，使用 nn.Module 类可以方便地构建模型，并提供了许多常用的神经网络层和函数。定义一个继承自 nn.Module 的类，就可以在其中定义自己的神经网络模型。

class Informer(nn.Module): 意思

这是一个定义了一个PyTorch神经网络模型的类（class），名为 Infromer。该类继承了nn.Module类，也就是说，Informer类是基于nn.Module类实现的。通常在PyTorch中，我们定义神经网络模型都是通过继承nn.Module类并实现forward()函数来实现的。forward()函数描述了输入如何在神经网络中流动，最终输出模型的预测结果。Informer类中应该包含了神经网络的各层结构和参数，以及forward()函数的实现。