目标检测系列：CARAFE: Content-Aware ReAssembly of FEatures

最新推荐文章于 2025-01-30 12:00:00 发布

原创

最新推荐文章于 2025-01-30 12:00:00 发布 · 5.7k 阅读

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CARAFE是一种新型的上采样算子，针对目标检测、语义分割等任务，解决了传统双线性插值和反卷积的局限。它拥有大感受野、内容感知和轻量级特性，通过Kernel Prediction Module和Content-aware Reassembly Module生成内容相关的重组卷积核，以提高性能。在多个基线模型上，CARAFE展现出显著的提升且计算效率高。

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Index

前言
方法
- Kernel Prediction Module
- Content-aware Reassebly Module
应用
结果

论文：https://arxiv.org/abs/1905.02188
代码暂时还没有开源

前言

这篇文章是主要重点放在了上采样操作上，特征上采样在很多工作例如目标检测的FPN的构建，图像分割中Decoder都是一个比较重要的操作。而目前常用的上采样主要有2种，一种是双线性插值，但是双线性插值只考虑到了相邻的亚像素空间，因此没法获取充足的语义信息；另一种就是反(转置)卷积Deconvolution，通过卷积层来实