class ResNetRGBD(nn.Module): def __init__(self, block, layers, num_classes=1000, zero_init_residual=False, groups=1, width_per_group=64, replace_stride_with_dilation=None, norm_layer=None): super(ResNetRGBD, self).__init__() if norm_layer is None: norm_layer = nn.BatchNorm2d self._norm_layer = norm_layer self.inplanes = 64 self.dilation = 1
时间: 2024-04-26 18:25:20 浏览: 143
The_OSI_Layers.rar_osi_osi layers
这是一个 PyTorch 中的 ResNetRGBD 模型类的定义,它继承自 nn.Module 类。在初始化函数 `__init__` 中,它接受以下参数:
- `block`:ResNet 中残差块的类(比如 BasicBlock 或 Bottleneck)。
- `layers`:一个列表,表示每个残差块堆叠的数量。
- `num_classes`:输出类别的数量。
- `zero_init_residual`:是否使用零初始化残差块的权重。
- `groups`:分组卷积中的组数。
- `width_per_group`:每个组的通道数。
- `replace_stride_with_dilation`:是否使用空洞卷积代替步幅卷积来降低下采样率。
- `norm_layer`:归一化层的类型(比如 BatchNorm2d 或 GroupNorm)。
其中,`self._norm_layer` 表示使用的归一化层,`self.inplanes` 表示当前的通道数,`self.dilation` 表示当前的空洞率。
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