给出class-agnostic模块用于mask faster RCNN目标检测的pytorch示例代码，并给出注释

以下是一个简单的class-agnostic模块的PyTorch示例代码，该模块使用卷积层进行特征提取和mask预测：

import torch
import torch.nn as nn

class ClassAgnosticModule(nn.Module):
    def __init__(self, input_channels, num_classes):
        super(ClassAgnosticModule, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(input_channels, 256, kernel_size=3, stride=1, padding=1) # 卷积层1
        self.relu = nn.ReLU() # 激活函数
        self.conv2 = nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, stride=1, padding=1) # 卷积层2
        self.conv3 = nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, stride=1, padding=1) # 卷积层3
        self.conv4 = nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, stride=1, padding=1) # 卷积层4
        self.conv5 = nn.Conv2d(256, num_classes, kernel_size=1, stride=1) # 卷积层5

    def forward(self, x):
        out = self.conv1(x)
        out = self.relu(out)
        out = self.conv2(out)
        out = self.relu(out)
        out = self.conv3(out)
        out = self.relu(out)
        out = self.conv4(out)
        out = self.relu(out)
        out = self.conv5(out)
        return out

注释：

- `nn.Module`是PyTorch中所有神经网络模块的基类。
- `__init__`方法用于定义模型的结构，接受输入通道数和类别数作为参数，并初始化模型的卷积层。在这个例子中，我们定义了五个卷积层。
- `forward`方法定义了模型的前向传播过程，接受输入张量`x`，并将其传递给卷积层进行特征提取和mask预测。在这个例子中，我们使用ReLU作为激活函数。
- `Conv2d`是PyTorch中的二维卷积层实现，接受输入通道数、输出通道数、卷积核大小、步长和填充大小作为参数，并自动进行权重初始化。在这个例子中，我们使用了多个卷积层来提取特征和进行mask预测。