解释每一句 self.stages = nn.Sequential(*[(str(i), CSPResStage( BasicBlock, channels[i], channels[i + 1], layers[i], 2, act=act)) for i in range(n)]) self._out_channels = channels[1:] self._out_strides = [4, 8, 16, 32] self.return_idx = return_idx def forward(self, inputs): x = inputs['image'] x = self.stem(x) outs = [] for idx, stage in enumerate(self.stages): x = stage(x) if idx in self.return_idx: outs.append(x) return outs

这段代码是一个类的定义，其中包含了一个前向传播的方法 `forward`，下面是对每行代码的解释：

self.stages = nn.Sequential(*[(str(i), CSPResStage(BasicBlock, channels[i], channels[i + 1], layers[i], 2, act=act)) for i in range(n)])

这一行代码定义了模型的主体部分，包含了多个 CSPResStage，每个 CSPResStage 是由多个 BasicBlock 组成的，其中 BasicBlock 是一个残差块。这里使用了 PyTorch 中的 Sequential() 函数，将多个 CSPResStage 组成一个 Sequential 模块。

self._out_channels = channels[1:]

这一行代码定义了模型输出的通道数，其中 channels 是一个列表，存储了每个 CSPResStage 的输出通道数。

self._out_strides = [4, 8, 16, 32]

这一行代码定义了模型输出的步长，即输出特征图的尺寸相对输入图像的缩放比例。

self.return_idx = return_idx

这一行代码定义了哪些 CSPResStage 的输出要被返回，其中 return_idx 是一个列表，存储了需要返回的 CSPResStage 的索引。

def forward(self, inputs):
    x = inputs['image']
    x = self.stem(x)
    outs = []
    for idx, stage in enumerate(self.stages):
        x = stage(x)
        if idx in self.return_idx:
            outs.append(x)
    return outs

这一段代码是前向传播的过程，首先获取输入的图像数据，然后经过 stem 模块进行预处理，接着将图像数据输入到每个 CSPResStage 中进行特征提取，最后根据 return_idx 中定义的索引返回 CSPResStage 的输出。