class Bottleneck(nn.Module): expansion = 4 def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsample=None, rate=1): super(Bottleneck, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(inplanes, planes, kernel_size=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes) self.conv2 = nn.Conv2d(planes, planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=rate, dilation=rate, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes) self.conv3 = nn.Conv2d(planes, planes * self.expansion, kernel_size=1, bias=False) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(planes * self.expansion) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.downsample = downsample self.stride = stride解释
时间: 2024-03-29 22:38:35 浏览: 22
这段代码定义了一个 ResNet 中的 Bottleneck 模块,它是由三个卷积层组成的。第一个卷积层使用 1x1 的卷积核将输入通道数 inplanes 转换为 planes,第二个卷积层使用 3x3 的卷积核进行卷积操作,并且可能会进行下采样操作,stride 控制下采样的步长,padding 和 dilation 分别控制了卷积核在空间维度上的填充和空洞卷积操作。第三个卷积层使用 1x1 的卷积核将输出通道数转换为 planes*4,expansion 参数控制了扩张倍数。每个卷积层后面都跟着一个 BatchNorm 层和 ReLU 激活函数。downsample 参数用于进行下采样操作,stride 控制下采样的步长。这个模块的主要作用是提取特征,并且通过下采样操作进行特征压缩。