return _resnetRGBD('resnet101', Bottleneck, [3, 4, 23, 3], pretrained, progress, **kwargs)

这是一个函数调用，调用了一个名为 `_resnetRGBD` 的函数，并传入一些参数。该函数使用了 ResNet101 架构，并使用了 Bottleneck 模块，在每个阶段使用了[3, 4, 23, 3]个模块。如果 pretrained 参数为 True，则使用预训练的模型。kwargs 是一个包含其他一些参数的字典，这些参数将传递给函数。

相关问题

def resnet101(pretrained=False, progress=True, **kwargs): r"""ResNet-101 model from `"Deep Residual Learning for Image Recognition" <https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf>`_ Args: pretrained (bool): If True, returns a model pre-trained on ImageNet progress (bool): If True, displays a progress bar of the download to stderr """ return _resnet('resnet101', Bottleneck, [3, 4, 23, 3], pretrained, progress, **kwargs)

这段代码定义了一个函数resnet101，用于加载ResNet-101模型。该函数的输入参数包括pretrained和progress，分别表示是否加载预训练模型和是否显示下载进度条。函数中调用了_resnet函数，并传入了对应的参数。_resnet函数会返回一个ResNet模型。ResNet-101是一种深度残差网络模型，由何凯明等人提出，主要用于图像分类任务。它具有101层深度，包含4个阶段，每个阶段有不同数量的残差块，其中第一个阶段有3个残差块，第二个阶段有4个残差块，第三个阶段有23个残差块，第四个阶段有3个残差块。该模型具有较好的性能和鲁棒性，被广泛应用于计算机视觉领域。

def _resnet(arch, block, layers, pretrained, progress, **kwargs):

这是一个函数定义，其中参数包括：
- arch：表示使用的 ResNet 模型结构，例如 ResNet-18、ResNet-50 等。
- block：表示 ResNet 中的基本块类型，通常是 BasicBlock 或 Bottleneck。
- layers：表示 ResNet 中每个阶段包含的基本块数量。
- pretrained：表示是否使用预训练的模型参数。
- progress：表示在下载模型参数时是否显示下载进度。
- **kwargs：表示可以传递其他参数给该函数。

该函数的作用是构建一个 ResNet 模型，并返回该模型的实例。