总结:图中详细描述了Dysample实现动态上采样的过程和技术细节,强调了采样点生成的静态和动态方法对最终上采样特征的影响。 具体改进方法,核心代码和修改教程可访问如下地址: YOLOv5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),点击此处即可跳转 (大家如有任何问题,随时通过链接...
DenseNet is introduced and integrated with the C3 module of YOLOv5s backbone network to propose the C3_DenseNet module to enhance feature transfer and prevent model overfitting. The DY-YOLOv5 algorithm is applied to the VisDrone 2019 dataset, and the mean average precision...
我们首先展示了一个朴素的设计,然后演示了如何逐步加强其上采样行为,以实现我们的新上采样器DySample。与以前基于内核的动态上采样器相比,DySample不需要定制CUDA包,并且具有更少的参数、FLOPs、GPU内存和延迟。除了轻量级的特点,DySample在五个密集预测任务上优于其他上采样器,包括语义分割、目标检测、实例分割、全视...