Yolov5上采样方式对比试验

Yolov5上采样方式对比试验

在计算机视觉领域，神经网络中的上采样操作是非常重要的一个步骤。在 Yolov5 目标检测网络中，上采样操作通常被用于将特征图恢复成原始输入图像大小，使得网络可以有效地检测小物体和细节。

本文将探讨 Yolov5 中常用的 5 种上采样方式：最近邻插值、双线性插值、双立方插值、三线性插值和转置卷积，并进行对比试验。

首先，我们需要知道在 Yolov5 的网络结构中，上采样操作通常包含一个卷积层和一个上采样操作，如下所示：

# 上采样层定义
class Upsample(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels