YOLOv5改进 | 2023 | CARAFE提高精度的上采样方法（助力细节长点）

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?

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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。?

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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。

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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。?

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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 Conv


class 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 = scale

        self.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.scale

        W = self.comp(X)  # b * m * h * w
        W = self.enc(W)  # b * 100 * h * w
        W = 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。

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?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。

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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->

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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)
  ]

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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

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