上采样 yolov8

上采样在 YOLOv8 中是为了处理小目标而提出的一种方法。具体步骤如下：

1. 在 `ultralytics/models/v8` 文件夹下新建一个 `yolov8-CARAFE.yaml` 文件。
2. 在 `ultralytics/nn/modules.py` 文件末尾添加 CARAFE 代码。
3. 将 CARAFE 类的名字加入到 `ultralytics/nn/tasks.py` 中。
4. 修改 `yolov8-CARAFE.yaml`，使用 CARAFE 构建上采样模块。
5. 修改 `ultralytics/yolo/cfg/default.yaml` 文件的 `--model` 默认参数，或使用指令直接开始训练。

上采样的具体实现是通过对原网络输出的8倍降采样特征图进行2倍上采样，然后将2倍上采样特征图与第2个残差块输出的特征图进行拼接，建立输出为4倍降采样的特征融合目标检测层。这样可以获取更多的小目标特征，提高目标检测的性能。

原论文可以在以下地址找到：<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [特征融合篇 | YOLOv8 应用轻量级通用上采样算子CARAFE | 《特征的内容感知重组》](https://blog.csdn.net/weixin_43694096/article/details/130332130)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [yolov3.zip](https://download.csdn.net/download/zxhlldxff/12288573)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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