YOLOv5使用转置卷积

YOLOv5使用了转置卷积（transposed convolution）来实现上采样操作，具体是通过使用torch.nn.ConvTranspose2d函数来完成的。转置卷积是一种常用的神经网络层，它可以将输入特征图的尺寸扩大，从而实现上采样的效果。YOLOv5中使用转置卷积来增加特征图的分辨率，从而提高目标检测的准确性。

转置卷积的工作原理是通过在输入特征图的每个像素点周围插入一定数量的0，并将这些0与原始特征图进行卷积操作，从而实现特征图尺寸的扩大。转置卷积的输出大小可以通过以下公式计算：

输出大小 = (输入大小 - 1) * 步长 + 输出填充 - 2 * 输入填充 + 卷积核大小

在YOLOv5中，转置卷积层被用于实现特征图的上采样。通过增加上采样层，YOLOv5可以更好地捕捉目标的细节信息，提高检测的精度和准确性。

总结起来，YOLOv5使用转置卷积来实现特征图的上采样，以提高目标检测的准确性和精度。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [YOLOv5/v7 更换上采样方式( 最近邻 / 双线性 / 双立方 / 三线性 / 转置卷积) （新增对比试验组）](https://blog.csdn.net/weixin_43694096/article/details/125416120)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [yolov5官方训练模型PT](https://download.csdn.net/download/qq_43788669/85252268)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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