本文独家改进: 上采样操作CARAFE，具有感受野大、内容感知、轻量级、计算速度快等优点，引入RT-DETR二次创新；
1）代替Upsample进行使用；
1.CARAFE介绍
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，实现比主流的上采样操作(如插值或反褶积)更好的性能。
为了验证CARAFE的有效性，包括目标检测、实例分割、语义分割、图像修复等，在MS COCO test-dev 2018上，CARAFE可以将Faster RCNN的检测性能提高1.2%，将Mask RCNN的实例分割性能提高1.3%。当对256通道的H × W特征图进行2倍的上采样时，CARAFE引入的计算开销只有H * W * 199k FLOPs，而反卷积的计算开销为H * W * 1180k FLOPs。因此，CARAFE是一个有效和高效的特征上采样算子。
2.CARAFE加入RT-DETR
2.1加入ultralytics/nn/attention/attention.py
核心代码：
代码语言：javascript复制class CARAFE(nn.Module):
# CARAFE: Content-Aware ReAssembly of FEatures https://arxiv.org/pdf/1905.02188.pdf
def __init__(self, c1, c2, kernel_size=3, up_factor=2):
super(CARAFE, self).__init__()
self.kernel_size = kernel_size
self.up_factor = up_factor
self.down = nn.Conv2d(c1, c1 // 4, 1)
self.encoder = nn.Conv2d(c1 // 4, self.up_factor ** 2 * self.kernel_size ** 2,
self.kernel_size, 1, self.kernel_size // 2)
self.out = nn.Conv2d(c1, c2, 1)
def forward(self, x):
N, C, H, W = x.size()
# N,C,H,W -> N,C,delta*H,delta*W
# kernel prediction module
kernel_tensor = self.down(x) # (N, Cm, H, W)
kernel_tensor = self.encoder(kernel_tensor) # (N, S^2 * Kup^2, H, W)
kernel_tensor = F.pixel_shuffle(kernel_tensor, self.up_factor) # (N, S^2 * Kup^2, H, W)->(N, Kup^2, S*H, S*W)
kernel_tensor = F.softmax(kernel_tensor, dim=1) # (N, Kup^2, S*H, S*W)
kernel_tensor = kernel_tensor.unfold(2, self.up_factor, step=self.up_factor) # (N, Kup^2, H, W*S, S)
kernel_tensor = kernel_tensor.unfold(3, self.up_factor, step=self.up_factor) # (N, Kup^2, H, W, S, S)
kernel_tensor = kernel_tensor.reshape(N, self.kernel_size ** 2, H, W,
self.up_factor ** 2) # (N, Kup^2, H, W, S^2)
kernel_tensor = kernel_tensor.permute(0, 2, 3, 1, 4) # (N, H, W, Kup^2, S^2)
# content-aware reassembly module
# tensor.unfold: dim, size, step
x = F.pad(x, pad=(self.kernel_size // 2, self.kernel_size // 2,
self.kernel_size // 2, self.kernel_size // 2),
mode='constant', value=0) # (N, C, H Kup//2 Kup//2, W Kup//2 Kup//2)
x = x.unfold(2, self.kernel_size, step=1) # (N, C, H, W Kup//2 Kup//2, Kup)
x = x.unfold(3, self.kernel_size, step=1) # (N, C, H, W, Kup, Kup)
x = x.reshape(N, C, H, W, -1) # (N, C, H, W, Kup^2)
x = x.permute(0, 2, 3, 1, 4) # (N, H, W, C, Kup^2)
out_tensor = torch.matmul(x, kernel_tensor) # (N, H, W, C, S^2)
out_tensor = out_tensor.reshape(N, H, W, -1)
out_tensor = out_tensor.permute(0, 3, 1, 2)
out_tensor = F.pixel_shuffle(out_tensor, self.up_factor)
out_tensor = self.out(out_tensor)
# print("up shape:",out_tensor.shape)
return out_tensor详见：
https://blog.csdn.net/m0_63774211/article/details/134407373
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