YOLOv8改进，YOLOv8引入CARAFE轻量级通用上采样算子，助力模型涨点
<hr> https://i-blog.csdnimg.cn/direct/f2f553a99be646948906740688f44bcc.jpeg<hr> 摘要
CARAFE模块的设计目的是在不增加计算复杂度的情况下，提升特征图的质量，特别是在视频超分辨率使命中，提升图像质量和细节。CARAFE联合了上下文感知机制和聚合特征的能力，通过动态的上下文注意力机制来提升细节规复的结果。
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<hr> 理论先容
[*]传统的卷积操纵通常依赖于局部区域来提取特征，而CARAFE通过引入上下文信息，在提取特征时思量到更多的周围区域，尤其是在超分辨率使命中，可以规复更多的细节和纹理。
[*]CARAFE模块通过注意力机制聚焦在关键区域，并对特征图举行上下文增强，这有助于提升图像重建时的细节规复和边缘锐化。
[*]与传统的卷积神经网络（CNN）差别，CARAFE使用无参数卷积，制止了过多的参数，降低了计算复杂度，同时进步了性能
对于采样位置，下图（摘自论文）展示了在FPN的自顶向下路径中积聚的重组区域
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理论详解可以参考链接：论文所在
代码可在这个链接找到：代码所在
下文都是手把手教程，跟着操纵即可添加成功
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