YOLOv9改进策略 | 细节涨点篇 | DySample一种轻量的动态上采样算子（附代码 + 修改教程 + 结构图）

最新推荐文章于 2025-02-24 09:43:57 发布
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分类专栏： YOLOv9有效涨点专栏 文章标签： YOLO 深度学习 计算机视觉 人工智能 python yolov9 YOLOv9
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本文介绍了YOLOv9中引入的DySample，一种轻量而高效的动态上采样器。DySample避免了动态卷积，采用点采样方法，减少了计算量、参数和GPU内存，同时在多种任务中表现出色。文中详述了DySample的核心原理，提供了核心代码和修改教程，帮助读者理解和应用。

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一、 本文介绍

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），本文将通过介绍其主要原理后，提供该机制的代码和修改教程，并附上运行的yaml文件和运行代码，小白也可轻松上手。 

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目录

一、 本文介绍

二、 Dysample的核心原理 

三、 Dysample的核心代码

四、 手把手教你添加Dysample机制 

4.1 修改一

 4.1.1 修改一

4.1.2 修改二

4.1.3 修改三 

4.1.4 修改四

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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）
Snu77的博客
02-02 1万+
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）。
【YOLOv8改进 - 特征融合】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 2651
【YOLOv8改进 - 特征融合】DySample ：超轻量级且高效的动态上采样器。我们提出了DySample，这是一种超轻量且高效的动态上采样器。尽管最近基于内核的动态上采样器（如CARAFE、FADE和SAPA）在性能上取得了显著提升，但它们引入了大量工作负载，主要是由于耗时的动态卷积以及用于生成动态内核的额外子网络。此外，FADE和SAPA需要高分辨率特征的指导，这在某种程度上限制了它们的应用场景。为了解决这些问题，我们绕过了动态卷积，从点采样的角度来构建上采样
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 4122
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 2562
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。
特征融合篇 | YOLOv8改进之更换上采样方式DySample | 超轻量级动态上采样算子
突然好想你
04-03 3162
DySample是一种超级轻量的动态上采样算子，它能够在较低的计算资源下实现高效的上采样效果。本文将YOLOv8的UpSample换成轻量级通用上采样算子DySample，希望大家学习之后能够有所收获~！🌈
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 1361
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。
YOLOv10改进 | 细节涨点篇 | YOLOv10改进DySample一种轻量的动态上采样算子，轻量又涨点
qq_45972324的博客
09-07 911
论文地址点击此处即可跳转代码地址点击此处即可跳转我们推出了 DySample，这是一款超轻量级且有效的动态上采样器。虽然最近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，但它们也带来了大量工作负载，这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。此外，对 FADE 和 SAPA 的高分辨率功能指导的需求在某种程度上限制了它们的应用场景。
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 8828
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。
YOLOv7独家改进：上采样算子 | 超轻量高效动态上采样DySample，效果秒杀CAFFE，助力小目标检测
02-01 3110
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YOLOv5网络中的nn.Upsample
特征融合篇 | YOLOv8 引入动态上采样模块 | 超过了其他上采样器
YOLOv8项目贡献者
04-29 4274
特征融合篇 | YOLOv8 引入动态上采样模块 | 超过了其他上采样器
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10-03 2652
YOLO11中添加DySample动态上采样
基于YOLOv8的水下生物检测，多种优化方法---超轻量高效动态上采样DySample涨点四个点（五）
02-06 3695
水下生物检测类别：0: echinus2: scallop数据集大小：1000张YOLOv8独家改进：上采样算子 | 超轻量高效动态上采样DySample，效果秒杀CAFFE，助力小目标检测-优快云博客摘要：我们介绍DySample，一个超轻量和有效的动态上采样器。虽然最近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，但它们带来了大量的工作负载，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络。此外，对高特征指导的需求在某种程度上限制了它们的应用场景。
YOLO8改进策略【Neck】| 有效且轻量的动态上采样算子：DySample
Limiiiing的博客
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通过学习采样来学习上采样DySample。
【YOLOv11改进- 主干网络】YOLOv11+UniRepLknet: 大卷积核卷积UniRepLknet助力YOLOv11有效涨点；
qq_41304809的博客
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发paper，毕业设计皆可使用。 本文给大家带来的改进内容是在YOLOv11中更换主干网络为UniRepLknet，助力YOLOv11有效涨点，论文通过大卷积内核卷积在计算机视觉领域实现了较好的效果。
YOLOv8优化策略：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
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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
YOLOv10涨点改进：自研检测头 | 独家创新（Partial_C_v10Detect）检测头结构创新，实现涨点
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独家创新（Partial_C_v10Detect）检测头结构创新，实现涨点
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!
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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。
YoloV8改进策略：上采样改进|Patch Expanding Layer 来实现特征图的上采样
m0_47867638的博客
07-30 1154
在 Swin Transformer 的解码器中，使用了 Patch Expanding Layer 来实现特征图的上采样。这个层会将相邻维度的特征图重新塑造为更高分辨率的特征图，实现了2倍的上采样。同时，特征的维度也会相应地减半。这种操作可以在解码器中进行上采样操作，以恢复图像的分辨率，同时减少特征的维度。例如：输入特征(W/32×H/32×8C)上应用线性层，将特征维度增加到2×原始尺寸(W/32×H/32×16C)。
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 2573
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~
yolo11 Dysample改进
最新发布
03-27
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...
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