YoloV8改进策略：上采样改进|反卷积|数学上可逆的反卷积」塞进 YOLOv8，涨点不涨参！图像恢复黑科技 Converse2D 的跨界奇袭！
“卷积不可逆？那是你没用对算子！”—— 用 Converse2D 替换 Upsample，YOLOv8 涨点+提速+结构更优雅！
🔥 一句话引爆全场：
我用一篇刚出炉的 arXiv 新论文《Reverse Convolution and Its Applications to Image Restoration》提出的 Converse2D 算子，替换了 YOLOv8 里的 nn.Upsample —— 结果：mAP↑、参数量↓、推理速度↑，还顺手解决了上采样模糊问题！
这不是缝合怪，这是数学优雅 + 工程实用的完美结合！
📌 背景：为什么我要动 YOLOv8 的 Upsample？
在目标检测模型中，尤其是 YOLO 系列，上采样（Upsample） 是特征金字塔（FPN/PANet）中不可或缺的一环 —— 它负责把低分辨率高层语义特征“放大”，和高分辨率浅层特征融合，提升小目标检测能力。
但传统做法（如 nn.Upsample(mode='nearest'/'bilinear')