【YOLOv8改进 - 特征融合】CARAFE：轻量级新型上采样算子，助力细节提升

特征上采样是许多现代卷积网络架构中的关键操作，例如特征金字塔。其设计对于密集预测任务（如目标检测和语义/实例分割）至关重要。在这项工作中，我们提出了内容感知特征重组（CARAFE），这是一种通用、轻量且高效的操作符，以实现这一目标。CARAFE 具有以下几个吸引人的特性：（1）大视野。与之前的工作（例如双线性插值）仅利用子像素邻域不同，CARAFE 可以在大的感受野内聚合上下文信息。（2）内容感知处理。