from?__future__?import?print_function
import?numpy?as?np?
import?torch
import?torch.nn?as?nn
import?torch.nn.functional?as?F

#?PyTorch?implementation?of?Dilated?Residual?Network

def?conv3x3（planes）:
????‘‘‘?3x3?convolution?‘‘‘
????return?nn.Conv2d（planes?planes?kernel_size=（33）?padding=（11）?bias=False）

class?ResBasicBlock（nn.Module）:
????‘‘‘?basic?Conv2D?Block?for?ResNet?‘‘‘
????def?__init__（self?planes）:

????????super（ResBasicBlock?self）.__init__（）
????????
????????self.bn1??=?nn.BatchNorm2d（planes）
????????self.re1??=?nn.ReLU（inplace=True）
????????self.cnn1?=?conv3x3（planes）
????????self.bn2??=?nn.BatchNorm2d（planes）
????????self.re2??=?nn.ReLU（inplace=True）
????????self.cnn2?=?conv3x3（planes）

????def?forward（self?x）:
????????residual?=?x
????????x?=?self.cnn2（self.re2（self.bn2（self.cnn1（self.re1（self.bn1（x））））））
????????x?+=?residual?
????????
????????return?x

class?SpoofSmallResNet256_400（nn.Module）:
????‘‘‘?small?ResNet?for?256?by?400?feature?map?（same?NN?as?SpoofSm