改进YOLO系列：YOLOv5结合转置卷积，实现小目标涨点

一、概述

该函数是用来进行转置卷积的，它主要做了这几件事：首先，对输入的feature map进行padding操作，得到新的feature map；然后，随机初始化一定尺寸的卷积核；最后，用随机初始化的一定尺寸的卷积核在新的feature map上进行卷积操作。
补充一下，卷积核确实是随机初始的，但是后续可以对卷积核进行单独的修改，比如使用双线性卷积核，这样的话卷积核的参数是固定的，不可以进行学习修改。
下面对上面的过程进行演示。

2D 反卷积；

该模块可以被视为 Conv2d 相对于其输入的梯度，也被称为分数跨步卷积或反卷积（尽管不是真正意义的反卷积，因为不计算卷积的真逆）。更多见 here 论文Deconvolutional Networks

参数

in_channels ([int]) – 输入通道数
out_channels