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...
DySample是一种超轻量且有效的动态上采样器,其设计出发点、原理和优势如下: 2.1、DySample原理 2.1.1 初步设计 通过PyTorch的内置函数,假设输入特征通过双线性插值被插值为连续的特征图,然后通过生成内容感知的采样点来重新采样该连续图。 具体实现为,给定特征图X和上采样尺度因子s,使用线性层生成偏移O,并通过Pixel...
DySample是一种轻量级且高效的动态上采样器,优于传统内核上采样器,减少参数量和计算量。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,具有更少的参数和浮点运算次数。 本文提出了DySample,一种超轻量级且高效的动态上采样器。尽管CARAFE,FADE和SAPA这样基于内核的动态上采样器取得了令人印...
本文独家改进: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YOLOv9网络中的nn.Upsample 在多个数据集下验证能够涨点,尤其在小目标检测领域涨点显著。 YOLOv9魔术师专栏 ☁️☁️…
DySample是一种超轻量级且高效的动态上采样器,旨在通过学习采样来学习上采样。与传统的基于卷积核的动态上采样方法不同,DySample从点采样的角度设计,将一个点分割成多个点以实现更清晰的边缘。其核心技术原理是通过动态采样来实现上采样过程,而不需要额外的CUDA包。DySample通过寻找每个上采样点的正确语义聚类来进行采...
在我们的日常生活中,dysample动态上采样原理可是无处不在。就拿我们手机里的照片来说吧,有时候我们拍的照片可能分辨率不是很高,但是手机软件可以利用类似dysample动态上采样的技术,把照片变得更清晰。再比如说我们在电脑上看视频,如果视频的分辨率比较低,一些播放器也可以采用这种技术来提高视频的播放质量,让我们看视频...
ai-dawang authored Oct 11, 2024 1 parent 091e1ce commit 4b5faec Showing 1 changed file with 0 additions and 0 deletions. Whitespace Ignore whitespace Split Unified 0 DySample(上采样_CV2维图像通用).py → (ICCV 2023)DySample(上采样_CV2维图像通用).py File renamed without changes. 0 ...
本文独家改进: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YOLOv8网络中的nn.Upsample 在多个数据集下验证能够涨点,尤其在小目标检测领域涨点显著。 在NEU-DET案列进行可行性验…
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,以达到我们的新上采样器 DySample。与之前基于内核的动态上采样器相比,DySample 不需要定制的 CUDA 包,参数、FLOP、GPU 内存和延迟要少得多。除了轻量级特性外,DySample 在五项密集预测任务中的表现优于其他上采样器,包括语义分割、对象检测、实例...
本文记录的是利用DySample上采样对RT-DETR的颈部网络进行改进的方法研究。RT-DETR采用传统的最近邻插值的方法进行上采样可能无法有效地捕捉特征的细节和语义信息,从而影响模型在密集预测任务中的性能。DySample通过动态采样的方式进行上采样,==能够更好地处理特征的细节和语义信息。== ...