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。