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)
时间: 2024-04-26 21:24:56 浏览: 9
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。
相关问题
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。
def resnet34(**kwargs): model = ResNet(BasicBlock, 34, **kwargs) return model代码解析
这段代码定义了一个函数`resnet34`,其返回值为一个`ResNet`模型,其中使用了`BasicBlock`作为基本的残差块,层数为34层,同时可以传入一些参数`kwargs`作为模型的配置。
具体实现可以看到,该函数中调用了`ResNet`类,并传入了`BasicBlock`和34作为参数,同时将`kwargs`传入该类。最终返回该类的实例对象`model`。