解释img_input = Input(shape=input_shape) x = conv2d_bn(img_input, 32, 3, 3, strides=(2, 2), padding='valid') x = conv2d_bn(x, 32, 3, 3, padding='valid') x = conv2d_bn(x, 64, 3, 3) x = MaxPooling2D((3, 3), strides=(2, 2))(x) x = conv2d_bn(x, 80, 1, 1, padding='valid') x = conv2d_bn(x, 192, 3, 3, padding='valid') x = MaxPooling2D((3, 3), strides=(2, 2))(x)

这段代码是用来构建卷积神经网络的。首先，通过`Input(shape=input_shape)`定义输入的形状，然后通过`conv2d_bn`函数进行卷积操作，其中32、64、80和192表示卷积核的数量，3和3表示卷积核的大小，stride=(2,2)表示步长大小是2，padding='valid'表示边缘不填充。然后，通过`MaxPooling2D`函数进行最大池化操作，其中(3,3)表示池化窗口大小，strides=(2,2)表示步长大小是2。最终输出经过卷积和池化操作后的特征图。