帮我解释一下下面这段python代码 def forwardself input H4 W4 = input1size2 x_left = selfconv_leftinput0 # C=32 -- C=64 12 x_mid = selfconv_midinput1 # C=64 -- C=64 14 x_ri

这段代码定义了一个类中的前向传递函数。它接受三个输入（input[0]，input[1]和input[2]），其中input[1]的大小用于计算H4和W4。接下来，输入通过三个卷积层（conv_left，conv_mid和conv_right）进行处理，分别将输入张量中的通道数从32、64和128转换为64、64和64。然后，左侧和右侧的特征图进行下采样和上采样以匹配中间特征图的大小。然后，左侧、中间和右侧的特征图都被送入sigmoid注意力机制中，以提高特征图的质量。最后，三个特征图被加权和，并作为输出返回。