YOLO11改进|上采样篇|引入DySample轻量级动态上采样器

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于 2024-10-03 11:02:38 首次发布

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一、DySample轻量级动态上采样器

1.1DySample上采样模块介绍

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DySample是一种基于采样的动态上采样（Sampling based dynamic upsampling）机制，用于提升图像或特征图的分辨率。主要分为三部分：采样点生成（sampling point generator）、静态和动态作用域因子（Static Scope Factor 和 Dynamic Scope Factor）。下面我将对每个部分的工作流程和其优势做一个简要介绍。

  1. 采样点生成和网格采样
    采样点生成器（Sampling point generator） 会生成一个采样点集，用于决定在哪些点上进行上采样。接着，使用 网格采样（Grid Sample） 方法对原始特征图进行采样，生成一个新的高分辨率特征图 𝑋′。这种基于采样点的上采样方法具有动态性，意味着它可以根据输入特征图的不同自动调整采样点，避免了传统插值方法的局限性，使得上采样更加灵活和精确。

  2. 静态作用域因子（Static Scope Factor）
    在这个模块中，输入特征图 𝑋，先通过一个线性变换生成低维特征。然后乘以一个固定因子（例如0.25），再进行 Pixel Shuffle 操作。最终，将生成的高分辨率特征 𝐺 和一个由固定范

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YOLOv8上采样革命：DySample超轻量动态上采样算子完全指南
FJN110的博客
11-29 41
DySample动态上采样算子通过创新的动态核生成机制，在保持计算效率的同时显著提升了特征上采样的质量。与YOLOv8的深度集成为目标检测任务带来了实质性的性能突破，特别是在小目标检测和复杂场景下的表现尤为突出。该技术已在实际工业应用中验证了其卓越性能，为实时高精度目标检测提供了新的解决方案。其中(W_i)为动态生成的权重，(\Delta p_i)为自适应偏移量，实现了基于输入特征的智能上采样。DySample的核心创新在于摒弃了固定采样核的传统思路，采用动态核生成策略。
YOLOv11改进 | 上采样篇 | YOLOv11引入DySample轻量级动态上采样器
tsg6698的博客
10-03 2939
虽然最近的基于内核的动态上采样器（如CARAFE、FADE和SAPA）的性能提升令人印象深刻，但它们引入了大量工作负载，主要是由于耗时的动态卷积和用于生成动态内核的额外子网。DySample模块的设计旨在解决现有动态上采样器的高计算开销和复杂性问题，同时提供更好的性能和效率。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YOLOv11改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的，后期我会根据各种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，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~
YOLO v11融合[ICCV2023]DySample中的上采样模块
深度学习炼丹师，偶尔分享炼丹技术!
12-16 2815
论文速览：尽管最近的基于内核的动态上采样器如CARAFE、FADE和SAPA取得了令人印象深刻的性能提升，但它们引入了大量的工作量，主要是由于时间消耗大的动态卷积和用于生成动态内核的额外子网络。此外，FADE和SAPA对高分辨率特征的需求在一定程度上限制了它们的应用场景。为了解决这些问题，研究人员绕过了动态卷积，并从点采样的角度来表述上采样，这更加节省资源并可以用PyTorch中的标准内置函数轻松实现。
[yolov11改进系列]基于yolov11引入轻量高效动态上采样算子DySample提升小目标检测能力的python源码+训练源码
FL1623863129的博客
06-04 1725
YOLO11 是Ultralytics YOLO 系列实时物体检测器的最新版本，以尖端的精度、速度和效率重新定义了可能性。基于先前 YOLO 版本的令人印象深刻的进步，YOLO11 在架构和训练方法方面引入了重大改进，使其成为各种计算机视觉任务的多功能选择。
【YOLOv8改进 - 上采样】DySample ：超轻量级且高效的动态上采样器
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
06-26 3119
【YOLOv8改进 - 上采样】DySample ：超轻量级且高效的动态上采样器
YOLOv8最新改进系列：融合DySample超轻量动态上采样算子，低延迟、高性能，目前最新上采样方法！！！遥遥领先！
B站 Ai学术叫叫兽的文案地
04-15 4496
YOLOv8最新改进系列：融合DySample超轻量动态上采样算子，低延迟、高性能，目前最新上采样方法！！！遥遥领先！
YOLOv8改进，YOLOv8引入DySample超轻量级且有效的动态上采样器(ICCV2023)+SCAM空间上下文感知模块，提高模型在遥感小目标和低分辨率检测能力
在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步
11-19 1203
YOLOv8引入DySample超轻量级且有效的动态上采样器(ICCV2023)+SCAM空间上下文感知模块，提高模型在遥感小目标和低分辨率检测能力
YOLOv8性能突破：DySample超轻量动态上采样算子的创新应用与实现【附保姆级代码】
一键难忘的博客
11-12 2773
YOLOv8（You Only Look Once Version 8）作为YOLO系列模型的最新版本，延续了高效、准确的目标检测优势。其基础结构包含了骨干网络（Backbone）、检测头（Head）、以及特征融合层（Neck）。在特征融合阶段，YOLOv8需要对不同尺度的特征图进行上采样，以便将低分辨率的特征与高分辨率的特征进行融合。传统的上采样操作多使用插值（如双线性插值）或固定卷积，而这些方法可能无法很好地适应复杂的上下文信息。
YOLOv11改进 | 细节涨点篇 | DySample一种最新的轻量化动态上采样算子（效果完爆CARAFE）
Snu77的博客
11-05 3399
本文给大家带来的最新改进机制是一种号称超轻量级且有效的动态上采样器——DySample。与传统的基于内核的动态上采样器相比，DySample采用了一种基于点采样的方法，相比于以前的基于内核的动态上采样器，DySample具有更少的参数、浮点运算次数、GPU内存和延迟。此外，DySample在包括语义分割、目标检测、实例分割、全景分割和单目深度估计在内的五个预测任务中，性能均优于其他上采样器（截至目前最有效的上采样算子），
YOLOv8改进 | 细节涨点篇 | DySample一种超级轻量的动态上采样算子
走向CTO的路上...
08-27 1566
DySample（Dynamic Sample）是一种超轻量的动态上采样算子，由芒果团队提出。DySample的参数量更少，计算量更低，能够显著降低模型的推理速度和内存占用。DySample能够更好地保留特征细节，在多个目标检测数据集上取得了比CARAFE更高的精度。DySample适用于各种目标检测任务，尤其适用于轻量级模型和移动端部署。DySample是一种新颖的动态上采样算子，它能够显著降低模型的推理速度和内存占用，同时还能保持较高的精度。
YOLOv8改进 | 细节涨点篇 | DySample一种超级轻量的动态上采样算子（效果完爆CARAFE）
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本文给大家带来的改进机制是一种号称超轻量级且有效的动态上采样器——DySample。与传统的基于内核的动态上采样器相比，DySample采用了一种基于点采样的方法，相比于以前的基于内核的动态上采样器，DySample具有更少的参数、浮点运算次数、GPU内存和延迟。此外，DySample在包括语义分割、目标检测、实例分割、全景分割和单目深度估计在内的五个预测任务中，性能均优于其他上采样器（截至目前最有效的上采样算子）。
【亲测免费】 DySample：轻量级动态上采样器使用指南
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09-12 2226
--- ## 项目介绍 **DySample** 是一个由 Wenze Liu 等人在 ICCV 2023 上提出的超轻量化且高效的动态上采样方法。它摒弃了以往依赖动态卷积及额外子网络生成动态滤波器的复杂性，转而采用点采样的视角来简化上采样过程，这一创新设计使得其在不依赖特定 CUDA 包的情况下，也能实现低延迟、少参数和少计算量的优点。DySample 在语义分割、目标检测、实例分割、全景分...
YOLO12 改进、魔改｜动态采样DySample，基于动态采样机制的超轻量级且高效的上采样器
最新发布
qq_64693987的博客
07-11 2182
摘要：DySample是一种轻量级动态上采样方法，针对密集预测任务中传统上采样技术灵活性不足、伪影等问题提出创新解决方案。该方法通过内容感知采样点生成机制，结合双线性插值和PyTorch内置函数实现高效上采样，无需定制CUDA包。研究者开发了四种变体（DySample、DySample+、DySample-S、DySample-S+），并展示了其在YOLOv12目标检测框架中的集成方法，包括模型配置修改和代码实现细节，为提升小目标检测性能提供了新思路。实验表明该方法能有效平衡计算效率和特征恢复质量。
探索高效上采新境界：DySample，动态采样的智慧结晶
gitblog_00309的博客
09-12 1448
在图像处理和深度学习的浩瀚领域中，上采样一直是一项核心而挑战的技术。近年来，尽管诸如CARAFE、FADE、SAPA等基于核函数的动态上采样器以其卓越性能令人瞩目，但它们所带来的计算负担——尤其是动态卷积的耗时以及生成动态核所需的额外子网络，限制了它们的应用广泛性。此外，FADE和SAPA对高分辨率特征引导的需求进一步缩小了其适用范围。正因如此，**DySample**应运而生，它不仅轻巧灵活，而...
YOLOv11改进-卷积-引入Upsampling by Dynamic DySample 解决传统上采样灵活性问题
qq_64693987的博客
10-17 4367
现有的上采样方法如等，依赖于动态卷积来生成上采样的内容感知核，但这些方法需要额外的子网络生成动态卷积核计算量较大。尤其是 FADE 和 SAPA 需要高分辨率的特征图作为引导，进一步增加了计算负担，并限制了应用场景。DySample的核心思想是将上采样过程重新定义为点采样（Point Sampling）。通过学习输入特征图中的采样点坐标，DySample 生成内容感知的采样点来对特征图进行重新采样，而不是使用动态卷积核。具体实现步骤如下：​​1. 输入特征图：大小为 C×H×W的输入特征图。
【扒模块】DySample
2301_77549977的博客
08-10 1198
类提供了一种灵活的动态上采样机制，可以根据不同的任务需求选择不同的上采样风格。
YOLOv9独家原创改进|使用DySample超级轻量的动态上采样算子
深度学习炼丹师，偶尔分享炼丹技术!
03-02 9414
尽管最近的基于内核的动态上采样器如CARAFE、FADE和SAPA取得了令人印象深刻的性能提升，但它们引入了大量的工作量，主要是由于时间消耗大的动态卷积和用于生成动态内核的额外子网络。此外，FADE和SAPA对高分辨率特征的需求在一定程度上限制了它们的应用场景。为了解决这些问题，研究人员绕过了动态卷积，并从点采样的角度来表述上采样，这更加节省资源并可以用PyTorch中的标准内置函数轻松实现。
YOLO11改进：上采样系列篇 | 超轻量高效率动态上采样算子DySample，效果优于CARAFE、FADE和SAPA等
会AI的学姐
01-08 535
一种超轻量高效动态上采样DySample， 具有更少的参数、FLOPs，效果秒杀CAFFE和 nn.Upsample
YOLO11改进|上采样篇|引入CARAFE上采样模块
A1983Z的博客
10-03 2917
YOLO11中引入CARAFE上采样模块
yolo11 Dysample改进
03-27
### YOLOv11 中 DySample 的改进方法与实现 #### 背景介绍 DySample 是一种轻量级的动态上采样算子，在目标检测模型中用于提升特征图分辨率的同时减少计算开销。它最初被引入到 YOLO 系列中的某些版本，例如 YOLOv8 和 YOLOv10[^2]。 尽管目前尚未有官方发布的 YOLOv11 版本及其具体细节，但从已有研究趋势来看，可以推测其可能在以下几个方面进行了进一步优化： --- #### 1. 动态权重生成机制增强 在之前的版本中，DySample 使用卷积层来生成动态权重矩阵以适应不同输入特征图的需求。而在 YOLOv11 中，这一过程可能会更加智能化和高效化。通过引入注意力机制或可变形卷积 (Deformable Convolution)，能够更精确地捕捉空间变化特性并调整上采样的比例[^1]。 ```python def dy_sample(input_feature, kernel_size=3): # 动态生成权重 weight_generator = nn.Conv2d( in_channels=input_feature.size(1), out_channels=kernel_size * kernel_size, kernel_size=1 ) dynamic_weights = weight_generator(input_feature) # 应用动态权重进行上采样操作 upsampled_output = F.conv_transpose2d( input_feature, weight=dynamic_weights.view(-1, 1, kernel_size, kernel_size), stride=2, padding=1, output_padding=1 ) return upsampled_output ``` 上述代码展示了如何利用卷积核生成器创建自定义权值，并将其应用于转置卷积完成上采样任务。 --- #### 2. 多尺度融合策略升级 为了更好地处理多尺度物体检测问题，YOLOv11 可能会采用更为复杂的跨层次特征交互方式。比如结合 Pyramid Attention 或 Feature Pyramid Network(FPN)-like 结构，使得低层语义信息得以有效传递至高层表示之中。 这种设计不仅有助于提高小目标识别精度，还能降低因单一路径传播带来的误差累积效应。 --- #### 3. 参数数量削减技术应用 考虑到实际部署场景下的资源限制条件，新一代算法往往倾向于压缩模型体积而不损失性能表现。对于 DySample 来说，则意味着需要探索新的途径来简化原有架构——例如量化感知训练(QAT)或者剪枝(pruning)等手段都可以作为候选方案之一加以考虑。 以下是基于 PyTorch 实现的一个简单例子展示如何对预训练好的模型执行结构化裁剪从而达到缩减参数规模的目的: ```python import torch.nn.utils.prune as prune # 定义待修剪的目标模块以及比例因子 module_to_prune = model.dy_sampler.weight_generator amount_of_pruning = 0.3 # 剪掉30%连接数 prune.ln_structured(module_to_prune, name='weight', amount=amount_of_pruning, n=2) print(f'Pruned {torch.sum(module_to_prune.weight_mask == 0)} elements.') ``` --- #### 4. 高效推理加速技巧集成 最后值得一提的是，在追求极致效率的过程中，“硬件友好型”的设计方案变得越来越重要。因此预计未来版本还将针对特定平台特点做出相应适配改动—如 ARM Cortex-M 系列微控制器上的定点运算支持或是 GPU Tensor Core 加速单元利用率最大化等问题均需纳入考量范围之内。 --- ### 总结 综上所述，虽然现阶段关于 YOLOv11 的确切资料仍然有限，但我们可以通过分析前代产品的演进规律预测出一些潜在方向。这些进步涵盖了从基础理论层面直到工程实践环节方方面面的内容更新迭代。 ---
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