yolov8检测头上采样

### YOLOv8检测头上采样实现

在YOLOv8中，为了提高目标检测性能并处理多尺度特征图，通常采用上采样技术来融合不同层次的特征。具体来说，通过将高层语义信息丰富的低分辨率特征图放大到高分辨率特征图大小，从而增强模型对小物体检测的能力。

#### 上采样的基本原理

上采样操作可以通过插值法完成，最常用的是最近邻插值和双线性插值两种方式。对于实时应用而言，最近邻插值由于计算简单速度快而被广泛采纳[^1]。

import torch.nn.functional as F

def upsample(feature_map, scale_factor=2):
    return F.interpolate(
        feature_map,
        None,
        scale_factor=scale_factor,
        mode='nearest'
    )

此函数接收一个特征图作为输入参数`feature_map`以及可选的比例因子`scale_factor`(默认为2)，利用PyTorch内置功能F.interpolate()执行最近邻插值，最终返回放大的新特征图。

#### 配置文件中的设置

当自定义基于MobileNetV3骨干网的目标检测器时，在配置文件（如rtdetr-MoblieNetv3.yaml）里可以指定哪些层参与FPN结构，并设定相应的通道数与尺寸变化规则。例如：

neck:
  type: FPN
  in_channels: [576, 960, 160] # 对应于MobileNetV3最后三个阶段输出channels
  out_channels: 256             # 统一调整后的channel数目
  num_outs: 5                   # 输出几个不同level的features maps给head部分使用
panet:
  type: PANet                  # 可选项之一，也可以选择其他类型的颈部模块比如NAS-FPN等
  in_channels: ${neck.out_channels}
  feat_channels: ${neck.out_channels}
  out_channels: ${neck.out_channels}
  start_level: 0                # 开始融合哪一层，默认从最低级别开始
  end_level: -1                 # 结束在哪一层,-1表示直到最后一层都做fusion

上述YAML片段展示了如何配置金字塔注意力机制(PANet)以支持更有效的跨层特征传递。其中特别指定了输入各层的通道数量(`in_channels`)、统一转换成相同的中间表达形式(`out_channels`)，并通过控制`start_level`和`end_level`来自由决定要融合的具体范围。