yolov8中的upsample

在引用\[1\]中的代码实现中，可以看到使用了torch::nn::Upsample来进行上采样操作。在这个代码中，通过设置scale_factor参数为2来进行2倍的上采样。具体来说，通过up_sample->forward(input)来对输入进行上采样操作，然后返回上采样后的结果x。

在引用\[2\]中的网络结构中，可以看到upsample操作的应用。具体来说，out3经过一次上采样操作，然后与out2经过上采样后的结果进行拼接，再经过CSP2_1和CBL操作，最终得到out4。

至于yolov8中的upsample操作，根据提供的引用内容，没有直接涉及到yolov8的upsample操作的具体实现。但是可以根据引用\[1\]中的代码实现来推测，yolov8中的upsample操作可能也是通过torch::nn::Upsample来实现的，具体的参数配置可能会有所不同。

需要注意的是，yolov5和yolov8是两个不同的目标检测模型，它们的网络结构和实现可能存在差异。因此，对于yolov8中的upsample操作的具体实现，需要参考yolov8的相关代码或文档来获取更准确的信息。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [基于libtorch的yolov5目标检测网络实现(2)——网络结构实现](https://blog.csdn.net/shandianfengfan/article/details/119708812)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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