涨点技巧：基于Yolov5的轻量级上采样CARAFE算子，提升小目标检测性能

CARAFE: Content-Aware ReAssembly of FEatures

论文：https://arxiv.org/abs/1905.02188

代码：GitHub - open-mmlab/mmdetection: OpenMMLab Detection Toolbox and Benchmark

本文尝试提出一个新的上采样操作CARAFE，它应该具有以下特点：

• 感受野大。不同于以往只利用亚像素邻域的工作(如双线性插值)，CARAFE可以在一个大的接收域中聚合上下文信息。
• 内容感知。CARAFE不是为所有的样本使用一个固定的内核(例如反卷积)，而是支持特定于实例的内容感知处理，它可以动态地生成自适应的内核。
• 轻量级、计算速度快。CARAFE引入了很少的计算开销，可以很容易地集成到现有的网络架构中

     在这项工作中，我们提出了内容感知特征重组(CARAFE)来上采样一个特征地图。在每个位置上，CARAFE可以利用底层的内容信息来预测重组内核，并在预定义的附近区域内重组特征。由于内容信息，CARAFE可以在不同的位置使用自适应和优化的重组核&#x