解释class SPP(nn.Layer): def __init__(self, ch_in, ch_out, k, pool_size, act='swish', data_format='NCHW'): super(SPP, self).__init__() self.pool = [] self.data_format = data_format for i, size in enumerate(pool_size): pool = self.add_sublayer( 'pool{}'.format(i), nn.MaxPool2D( kernel_size=size, stride=1, padding=size // 2, data_format=data_format, ceil_mode=False)) self.pool.append(pool) self.conv = ConvBNLayer(ch_in, ch_out, k, padding=k // 2, act=act)

这是一个定义了一个 SPP（Spatial Pyramid Pooling）层的类，用于深度学习中的卷积神经网络。SPP层可以从不同尺度的特征图中提取出固定大小的特征表示，从而使得网络对于不同大小的输入具有更好的鲁棒性。这个类的初始化函数中，首先调用了父类的构造函数，然后定义了一个空的池化层列表 self.pool，并根据输入的池化尺寸 pool_size 构造了多个最大池化层，并将其添加到 self.pool 中。最后定义了一个卷积层 self.conv，用于将池化后的特征图进行卷积和激活处理，得到最终的特征表示。