YOLOv5改进系列：新的上采样方法CARAFE助力涨点

最新推荐文章于 2024-10-03 11:02:38 发布

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分类专栏： YOLOv5改进涨点专栏文章标签： YOLO 人工智能深度学习

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本文介绍了CARAFE上采样方法在YOLOv5中的应用，这是一种内容感知的特征重组技术，通过预测位置特定的重组核实现轻量级的上采样操作，提升了模型性能。文章详细阐述了CARAFE的理论思想和创新点，并提供了代码部署教程，包括在YOLO模型中的集成和yaml配置。

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一、论文理论

上采样操作表示为每个位置的上采样核和输入特征图中对应邻域的像素做点积，称之为特征重组。 CARAFE 在重组时可以有较大的感受野，会根据输入特征来指导重组过程，同时整个算子比较轻量级。首先利用输入特征图来预测上采样核，每个位置的上采样核是不同的，然后基于预测的上采样核来进行特征重组。在不同的任务中，CARAFE 都取得了明显的提升，同时仅带来很小的额外参数和计算量。