torchvision 0.15.1 的 ConvBNReLU

`ConvBNReLU` 是 `torchvision` 中的一个层，它将卷积、批归一化和 ReLU 激活函数结合在一起。它的定义如下：

class ConvBNReLU(nn.Sequential):
    def __init__(self, in_planes, out_planes, kernel_size=3, stride=1, groups=1):
        padding = (kernel_size - 1) // 2
        super(ConvBNReLU, self).__init__(
            nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size, stride, padding, groups=groups, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(out_planes),
            nn.ReLU(inplace=True)
        )

其中，`in_planes` 是输入特征图的通道数，`out_planes` 是输出特征图的通道数，`kernel_size` 是卷积核大小，`stride` 是卷积步长，`groups` 是卷积分组数。该层的作用是将输入特征图进行卷积、批归一化和 ReLU 操作，并输出特征图。