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model = DensityMapRegressor(in_channels=256, reduction=8)

reduction 参数在 DensityMapRegressor 类中用于决定模型在上采样过程中的层级配置。具体来说，它决定了上采样过程中使用多少个 UpsamplingLayer，从而影响输出的分辨率。

reduction 参数的作用

reduction 参数有两个主要的配置：8 和 16。这两个值决定了模型中 UpsamplingLayer 的层数和最终输出的分辨率。更具体地说：

1. reduction = 8:

   • 当 reduction 参数设置为 8 时，模型会使用 3 个 UpsamplingLayer，每个层的作用是将特征图的空间尺寸扩大两倍。
   • 例如，如果输入特征图的尺寸是 H x W，经过 3 个上采样层后，输出的尺寸会是 8H x 8W。
   • 最后，通过一个 Conv2d 层将通道数缩小到 1，生成最终的密度图。

2. reduction = 16:

   • 当 reduction 参数设置为 16 时，模型会使用 4 个 UpsamplingLayer，每个层同样将特征图的空间尺寸扩大两倍。
   • 输入特征图经过 4 个上采样层后，输出的尺寸会是 16H x 16W。
   • 同样，最后通过一个 Conv2d 层将通道数缩小到 1。

总结

reduction 参数控制了上采样的层数，进而影响了输出特征图的分辨率。对于 reduction=8，最终的输出比输入分辨率高 8 倍；对于 reduction=16，最终输出比输入分辨率高 16 倍。这个参数允许你根据任务的需求调节模型的细节和计算复杂度。