class StrainNetF(nn.Module): expansion = 1 def __init__(self,batchNorm=True): super(StrainNetF,self).__init__() self.batchNorm = batchNorm self.conv1 = conv(self.batchNorm, 6, 64, kernel_size=7, stride=1) self.conv2 = conv(self.batchNorm, 64, 128, kernel_size=5, stride=1) self.conv3 = conv(self.batchNorm, 128, 256, kernel_size=5, stride=2) self.conv3_1 = conv(self.batchNorm, 256, 256) self.conv4 = conv(self.batchNorm, 256, 512, stride=2) self.conv4_1 = conv(self.batchNorm, 512, 512) self.conv5 = conv(self.batchNorm, 512, 512, stride=2) self.conv5_1 = conv(self.batchNorm, 512, 512) self.conv6 = conv(self.batchNorm, 512, 1024, stride=2) self.conv6_1 = conv(self.batchNorm,1024, 1024) self.deconv5 = deconv(1024,512) self.deconv4 = deconv(1026,256) self.deconv3 = deconv(770,128) self.deconv2 = deconv(386,64) self.predict_flow6 = predict_flow(1024) self.predict_flow5 = predict_flow(1026) self.predict_flow4 = predict_flow(770) self.predict_flow3 = predict_flow(386) self.predict_flow2 = predict_flow(194) self.upsampled_flow6_to_5 = nn.ConvTranspose2d(2, 2, 4, 2, 1, bias=False) self.upsampled_flow5_to_4 = nn.ConvTranspose2d(2, 2, 4, 2, 1, bias=False) self.upsampled_flow4_to_3 = nn.ConvTranspose2d(2, 2, 4, 2, 1, bias=False) self.upsampled_flow3_to_2 = nn.ConvTranspose2d(2, 2, 4, 2, 1, bias=False)
时间: 2023-10-01 19:05:43 浏览: 51
这段代码是一个名为StrainNetF的神经网络模型的定义。这个模型是基于PyTorch的nn.Module类构建的。
模型的构造函数__init__()接受一个布尔值batchNorm,用于指定是否应用批量归一化。模型的结构如下:
- conv1是一个卷积层,输入通道数为6,输出通道数为64,卷积核大小为7x7,步长为1。
- conv2是一个卷积层,输入通道数为64,输出通道数为128,卷积核大小为5x5,步长为1。
- conv3是一个卷积层,输入通道数为128,输出通道数为256,卷积核大小为5x5,步长为2。
- conv3_1是一个卷积层,输入通道数为256,输出通道数为256。
- conv4是一个卷积层,输入通道数为256,输出通道数为512,步长为2。
- conv4_1是一个卷积层,输入通道数为512,输出通道数为512。
- conv5是一个卷积层,输入通道数为512,输出通道数为512,步长为2。
- conv5_1是一个卷积层,输入通道数为512,输出通道数为512。
- conv6是一个卷积层,输入通道数为512,输出通道数为1024,步长为2。
- conv6_1是一个卷积层,输入通道数为1024,输出通道数为1024。
接下来,模型定义了几个反卷积层(deconv)用于上采样。这些层的输出通道数分别为512、256、128和64。
模型还定义了几个预测流的层(predict_flow),用于生成光流的预测结果。这些层的输出通道数都为2。
最后,模型定义了几个转置卷积层(upsampled_flow)用于将光流上采样到更高的分辨率。
这个模型的具体用途和背景信息没有提供,所以无法给出更详细的解释。如果有任何关于模型的问题,请继续提问。