本文主要是介绍YOLOv5改进 | 2023 | CARAFE提高精度的上采样方法（助力细节长点），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一、本文介绍
本文给大家带来的CARAFE（Content-Aware ReAssembly of FEatures）是一种用于增强卷积神经网络特征图的上采样方法。其主要旨在改进传统的上采样方法（就是我们的Upsample）的性能。CARAFE的核心思想是：使用输入特征本身的内容来指导上采样过程，从而实现更精准和高效的特征重建。CARAFE是一种即插即用的上采样机制其本身并没有任何的使用限制。所以在YOLOv5的改进中其也可以做到一个提高精度的改进方法
专栏回顾：YOLOv5改进专栏——持续复现各种顶会内容——内含100+创新
实验效果图如下所示->
目录
一、本文介绍
二、CARAFE的机制原理
2.1 CARAFE的基本原理
2.2 图解CARAFE原理
2.3 CARAFE的效果图
三、CARAFE的复现源码
四、手把手教你添加CARAFE机制
4.1 细节修改教程
4.1.1 修改一
4.1.2 修改二
4.1.3 修改三
4.1.4 修改四
4.2 CARAFE的yaml文件
4.3 CARAFE运行成功截图
五、本文总结
二、CARAFE的机制原理
论文地址：官方论文地址点击即可跳转
代码地址：官方代码地址点击即可跳转
2.1 CARAFE的基本原理
CARAFE（Content-Aware ReAssembly of FEatures）是一种用于增强卷积神经网络特征图的上采样方法。这种方法首次在论文《CARAFE: Content-Aware ReAssembly of FEatures》中提出，旨在改进传统的上采样方法（如双线性插值和转置卷积）的性能。
CARAFE通过在每个位置利用底层内容信息来预测重组核，并在预定义的附近区域内重组特征。由于内容信息的引入，CARAFE可以在不同位置使用自适应和优化的重组核，从而比主流的上采样操作符（如插值或反卷积）表现更好。
CARAFE包括两个步骤：首先预测每个目标位置的重组核，然后用预测的核重组特征。给定一个尺寸为 H×W×C 的特征图和一个上采样比率 U，CARAFE将产生一个新的尺寸为 UH×UW×C 的特征图。其次CARAFE的核预测模块根据输入特征的内容生成位置特定的核，然后内容感知重组模块使用这些核来重组特征。
CARAFE可以无缝集成到需要上采样操作的现有框架中。在主流的密集预测任务中，CARAFE对高级和低级任务（如对象检测、实例分割、语义分割和图像修复）都有益处，且额外的参数微不足道。
2.2 图解CARAFE原理
下图是CARAFE工作机制的示意图。左侧展示了来自Mask R-CNN的多层FPN（特征金字塔网络）特征（直至虚线左侧），右侧展示了集成了CARAFE的Mask R-CNN（直至虚线右侧）。对于采样的位置，该图显示了FPN自上而下路径中累积重组的区域。这样一个区域内的信息被重组到相应的重组中心。
下图展示了CARAFE的整体框架。CARAFE由两个关键部分组成，即核预测模块和内容感知重组模块。在这个框架中，一个尺寸为 H×W×C 的特征图被上采样因子 U(=2) 倍。
下图展示了集成了CARAFE的特征金字塔网络（FPN）架构。在这个架构中，CARAFE在FPN的自上而下路径中将特征图的尺寸上采样2倍。CARAFE通过无缝替换最近邻插值而整合到FPN中，从而优化了特征上采样的过程。
2.3 CARAFE的效果图
下图比较了COCO 2017验证集上基线（上面）和CARAFE（下面）在实例分割结果方面的差异。
总结：我个人觉得其实其效果提升比较一般甚至某些数据集上提点很微弱，但是它主要的作用是减少计算量是一个更加轻量化的上采样方法。
三、CARAFE的复现源码
我们将在“ultralytics/nn/modules”目录下面创建一个文件将其复制进去，使用方法在后面会讲。
import torch
import torch.nn as nn
from ultralytics.nn.modules import Convclass CARAFE(nn.Module):def __init__(self, c, k_enc=3, k_up=5, c_mid=64, scale=2):""" The unofficial implementation of the CARAFE module.The details are in "https://arxiv.org/abs/1905.02188".Args:c: The channel number of the input and the output.c_mid: The channel number after compression.scale: The expected upsample scale.k_up: The size of the reassembly kernel.k_enc: The kernel size of the encoder.Returns:X: The upsampled feature map."""super(CARAFE, self).__init__()self.scale = scaleself.comp = Conv(c, c_mid)self.enc = Conv(c_mid, (scale * k_up) ** 2, k=k_enc, act=False)self.pix_shf = nn.PixelShuffle(scale)self.upsmp = nn.Upsample(scale_factor=scale, mode='nearest')self.unfold = nn.Unfold(kernel_size=k_up, dilation=scale,padding=k_up // 2 * scale)def forward(self, X):b, c, h, w = X.size()h_, w_ = h * self.scale, w * self.scaleW = self.comp(X) # b * m * h * wW = self.enc(W) # b * 100 * h * wW = self.pix_shf(W) # b * 25 * h_ * w_W = torch.softmax(W, dim=1) # b * 25 * h_ * w_X = self.upsmp(X) # b * c * h_ * w_X = self.unfold(X) # b * 25c * h_ * w_X = X.view(b, c, -1, h_, w_) # b * 25 * c * h_ * w_X = torch.einsum('bkhw,bckhw->bchw', [W, X]) # b * c * h_ * w_return X四、手把手教你添加CARAFE机制
4.1 细节修改教程
4.1.1 修改一
我们找到如下的目录'yolov5-master/models'在这个目录下创建一整个文件目录(注意是目录，因为我这个专栏会出很多的更新，这里用一种一劳永逸的方法)文件目录起名modules，然后在下面新建一个文件，将我们的代码复制粘贴进去。
4.1.2 修改二
然后新建一个__init__.py文件，然后我们在里面添加一行代码。注意标记一个'.'其作用是标记当前目录。
4.1.3 修改三
然后我们找到如下文件''models/yolo.py''在开头的地方导入我们的模块按照如下修改->
(如果你看了我多个改进机制此处只需要添加一个即可，无需重复添加。)
4.1.4 修改四
然后我们找到parse_model方法，按照如下修改->
到此就修改完成了，复制下面的ymal文件即可运行。
4.2 CARAFE的yaml文件
# YOLOv5 🚀 by Ultralytics, AGPL-3.0 license# Parameters
nc: 80 # number of classes
depth_multiple: 0.33 # model depth multiple
width_multiple: 0.25 # layer channel multiple
anchors:- [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8- [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16- [116,90, 156,198, 373,326] # P5/32# YOLOv5 v6.0 backbone
backbone:# [from, number, module, args][[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]], # 0-P1/2[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]], # 1-P2/4[-1, 3, C3, [128]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]], # 3-P3/8[-1, 6, C3, [256]],[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]], # 5-P4/16[-1, 9, C3, [512]],[-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]], # 7-P5/32[-1, 3, C3, [1024]],[-1, 1, SPPF, [1024, 5]], # 9]# YOLOv5 v6.0 head
head:[[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],[-1, 1, CARAFE, [None, 2, 'nearest']],[[-1, 6], 1, Concat, [1]], # cat backbone P4[-1, 3, C3, [512, False]], # 13[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],[-1, 1, CARAFE, [None, 2, 'nearest']],[[-1, 4], 1, Concat, [1]], # cat backbone P3[-1, 3, C3, [256, False]], # 17 (P3/8-small)[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],[[-1, 14], 1, Concat, [1]], # cat head P4[-1, 3, C3, [512, False]], # 20 (P4/16-medium)[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],[[-1, 10], 1, Concat, [1]], # cat head P5[-1, 3, C3, [1024, False]], # 23 (P5/32-large)[[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]], # Detect(P3, P4, P5)]
4.3 CARAFE运行成功截图
附上我的运行记录确保我的教程是可用的。
五、本文总结
到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv5改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的平均质量分98分，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，目前本专栏免费阅读(暂时，大家尽早关注不迷路~)，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~
专栏回顾：YOLOv5改进专栏——持续复现各种顶会内容——内含100+创新
这篇关于YOLOv5改进 | 2023 | CARAFE提高精度的上采样方法（助力细节长点）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
