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

已于 2024-11-14 20:50:50 修改
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于 2024-09-07 13:46:09 首次发布
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目录

一、DySample模块介绍

DySample工作原理：

style='lp' / ‘pl’ 用该模块上采样之前弄清楚这两种风格

DySample模块结构图： 

二、DySample核心代码 

三、手把手教你添加DySample模块和修改task.py文件

 四、创建涨点配置文件yolov10n_DySample.yaml 

 五、模型训练,正常运行

六、本文总结

一、DySample模块介绍

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### Dysample架构概述 Dysample机制涉及图像处理中的下采样和上采样的过程，在特定的神经网络结构中起到至关重要的作用。在提到的空间分支设计中，每个卷积层会将特征图大小减半，从而获取更精细的信息[^2]。然而，对于具体的`dysample`架构图或者系统结构图，并未直接提供详细的图表说明。 为了理解`dysample`的工作原理，可以考虑其主要组成部分： - **空间分支**：由三个级联卷积模块构成，负责逐步减少特征图尺寸并提取局部细节。 - **上下文分支**：专注于捕捉全局信息并通过缩放和细化操作增强这些信息。 - **特征融合模块(FFM)**：用于整合来自不同路径（即空间分支和上下文分支）的不同尺度特征表示。此模块先拼接两者的输出再应用卷积来调整维度一致性；接着引入通道注意力机制强化重要特性表达；最后实施残差连接保持梯度流动稳定性和促进深层模型训练收敛性。 - **DUpsampling模块**：执行最终阶段的任务——恢复分辨率至输入水平的同时合成高质量输出预测结果。 尽管上述描述提供了关于如何实现这一系列变换的概念指导，但遗憾的是并没有具体提及到可以直接展示整个流程布局或内部组件关联性的图形化资料。 ```python # 这里仅给出概念示意代码而非实际实现 def dysample_module(input_tensor): spatial_branch_output = convolutions_with_downsampling(input_tensor) context_branch_output = scaling_and_refinement_operations(input_tensor) fused_features = ffm(spatial_branch_output, context_branch_output) final_prediction = dupsampling(fused_features) return final_prediction ```
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