解释下列参数class CSPResStage(nn.Layer): def __init__(self, block_fn, ch_in, ch_out, n, stride, act='relu', attn='eca'):
时间: 2023-06-15 14:07:20 浏览: 195
Python RuntimeError: thread.__init__() not called解决方法
这是一个定义了一个 CSPResNet 的模块的类,它包含了以下参数:
- block_fn:基本的残差块函数,用于构建网络的主要结构
- ch_in:输入通道数
- ch_out:输出通道数
- n:重复使用 block_fn 的次数
- stride:步幅大小
- act:激活函数,默认为 relu
- attn:注意力机制,默认为 ECA(efficient channel attention)
其中,CSPResNet 是一个深度残差网络,用于图像分类等任务,它的主要结构包括一些 CSP 模块和 ResNet 残差块。在 CSPResNet 中,每个 CSP 模块将输入通道拆分成两个部分,分别进行不同的操作,然后再将它们合并起来。这样可以减少网络中的计算量,提高网络的效率。block_fn 是 CSPResNet 中使用的基本的残差块函数,可以是 Bottleneck 或 BasicBlock。ch_in 是输入通道数,ch_out 是输出通道数,n 是重复使用 block_fn 的次数,stride 是步幅大小,用于控制下采样的程度。act 是激活函数,可以是 relu、leaky_relu 等。attn 是注意力机制,可以是 SE(squeeze-and-excitation)、CBAM(convolutional block attention module)或 ECA(efficient channel attention)。这些参数将会在 CSPResStage 中被使用,用于构建网络的主要结构。
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