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aanet

2023-11-15

AANet(
(feature_extractor): AANetFeature(
(conv1): Sequential(
(0): Conv2d(3, 32, kernel_size=(7, 7), stride=(3, 3), padding=(3, 3), bias=False)
(1): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(2): ReLU(inplace=True)
)
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(bn2): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
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)
)
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)
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)
)
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)
)
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(relu): ReLU(inplace=True)
)
(2): Bottleneck(
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(relu): ReLU(inplace=True)
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(relu): ReLU(inplace=True)
)
)
(layer3): Sequential(
(0): DeformBottleneck(
(conv1): Conv2d(256, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn1): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(conv2): DeformConv2d(
(deform_conv): ModulatedDeformConv()
(offset_conv): Conv2d(128, 54, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(2, 2), dilation=(2, 2), groups=2)
)
(bn2): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(conv3): Conv2d(128, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn3): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(relu): ReLU(inplace=True)
(downsample): Sequential(
(0): Conv2d(256, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(2, 2), bias=False)
(1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
)
)
(1): DeformBottleneck(
(conv1): Conv2d(512, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn1): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(conv2): DeformConv2d(
(deform_conv): ModulatedDeformConv()
(offset_conv): Conv2d(128, 54, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(2, 2), dilation=(2, 2), groups=2)
)
(bn2): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(conv3): Conv2d(128, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn3): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(relu): ReLU(inplace=True)
)
(2): DeformBottleneck(
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(conv2): DeformConv2d(
(deform_conv): ModulatedDeformConv()
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)
(bn2): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(conv3): Conv2d(128, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn3): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(relu): ReLU(inplace=True)
)
(3): DeformBottleneck(
(conv1): Conv2d(512, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn1): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(conv2): DeformConv2d(
(deform_conv): ModulatedDeformConv()
(offset_conv): Conv2d(128, 54, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(2, 2), dilation=(2, 2), groups=2)
)
(bn2): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(conv3): Conv2d(128, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn3): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(relu): ReLU(inplace=True)
)
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(conv1): Conv2d(512, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
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