Understanding records for maskrcnn_benchmark —— in layers\roi_align.py, using @staticmethod and @once_differentiable for handling the reverse propagation of functions that are not differentiable.
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在调用某一类中的方法时，首先需要创建该类的一个实例对象，随后借助该实例对象来执行对应的方法。Python语言中提供了@staticmethod与@classmethod两个修饰符，允许用户无需实例化即可直接通过类名进行方法调用。
当使用@staticmethod对方法进行声明时，该方法可直接通过类或实例对象进行访问，具体形式为 类||实例.静态方法（）。所有经过@staticmethod修饰的方法均无需传入self参数，其调用方式与普通函数的使用方式完全一致。
一：关于torch.autograd.Function
属性（成员变量）
saved_tensors: 传给forward()的参数，在backward()中会用到。
needs_input_grad:长度为 :attr:num_inputs的bool元组，表示输出是否需要梯度。可以用于优化反向过程的缓存。
num_inputs: 传给函数 :func:forward的参数的数量。
num_outputs: 函数 :func:forward返回的值的数目。
requires_grad: 布尔值，表示函数 :func:backward 是否永远不会被调用。
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