yolov5上采样原理

在YOLOv5中，上采样是通过使用反卷积(deconvolution)层来实现的。YOLOv5首先将输入图像分成S*S个网格，每个网格负责预测一个物体。然后，网络会在每个网格的基础上进行预测，输出预测框。在这个过程中，如果某个object的中心落在网格内，则该网格负责预测该物体。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YOLOv5原理分析及部署教程](https://blog.csdn.net/weixin_63268005/article/details/127841735)[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: 100%"]
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