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）

已于 2024-11-06 00:23:15 修改
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分类专栏： YOLOv11有效涨点专栏 文章标签： YOLO 人工智能 目标检测 深度学习 计算机视觉 YOLOv11 python
于 2024-11-05 23:09:12 首次发布
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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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专栏回顾：YOLOv11改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备

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

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四 

五、Dysample的yaml文件和运行记录

5.1 Dysample的yaml文件

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YOLOv11改进 | 上采样篇 | YOLOv11引入DySample轻量级动态上采样器
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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~
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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）。
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【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
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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。
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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。
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### DySample在YOLOv8中的集成与优化 #### 1. DySample简介 DySample是一个快速、有效且通用的动态上采样器，它从点采样的角度进行设计，而不是依赖于传统的基于核函数的方法。这种独特的设计理念使得DySample能够在保持高性能的同时减少计算资源消耗[^3]。 #### 2. 集成到YOLOv8的具体方法 为了将DySample集成至YOLOv8模型中，主要工作集中在修改网络架构配置文件以及调整部分源码逻辑： - **修改YAML配置文件** 在`models/yolov8.yaml`或其他自定义版本的配置文件内找到对应特征金字塔结构描述位置（通常是neck部分），按照官方文档指示替换成支持新组件的形式。具体操作可能涉及更改某些层类型的声明方式或引入额外参数来控制行为模式[^1]。 ```yaml # models/yolov8_dysample.yaml example snippet ... necks: type: CustomNeckWithDySample upsample_mode: 'dysample' ... ``` - **更新Python脚本** 对应框架下的核心处理流程也需要相应改动以便能够识别并加载上述变更后的设定项。这通常意味着要编辑位于`ultralytics/nn/modules.py`附近的类定义，确保其中包含了必要的初始化语句和支持接口用于实例化新的Upsampling单元。 ```python from dysample import DySampler # 假设已安装第三方库 class CustomNeckWithDySample(nn.Module): def __init__(self, ...): super().__init__() self.dysampler = DySampler(...) def forward(self, x): ... out = self.dysampler(x) return out ``` #### 3. 性能评估与调优建议 完成以上改造之后即可运行实验验证改进效果。考虑到实际应用场景差异较大，因此推荐用户依据自身需求微调超参设置，并通过对比测试确认最终方案的有效性和稳定性。
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