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...
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…
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...
DySample 的核心思想是将上采样过程重新定义为点采样(Point Sampling)。通过学习输入特征图中的采样点坐标,DySample 生成内容感知的采样点来对特征图进行重新采样,而不是使用动态卷积核。具体实现步骤如下: 1. 输入特征图:大小为 C×H×W的输入特征图。 2.线性投影层:生成大小为 2s^2 ×H×W 的偏移量,偏移...
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...
Star3k Commit Browse filesBrowse the repository at this point in the history …样_CV2维图像通用).py ai-dawangauthoredOct 11, 2024 1 parent091e1cecommit4b5faec 0DySample(上采样_CV2维图像通用).py → (ICCV 2023)DySample(上采样_CV2维图像通用).py...
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。== ...
轻量高效:与其他动态上采样器相比,DySample不需要高分辨率的引导特征作为输入,也不需要除PyTorch之外的任何额外CUDA包,具有更少的推理延迟、内存占用、FLOPs和参数数量。 性能优越:在五个密集预测任务(语义分割、目标检测、实例分割、全景分割和单目深度估计)中,与其他上采样器相比,DySample报告了更好的性能。
1. 基于采样的动态上采样(图a):这部分展示了如何从输入特征(X)通过采样点生成器创建采样集(S),然后利用grid_sample函数对输入特征进行重新采样,得到上采样特征(X')。 2. Dysample中的采样点生成器(图b):这里详细描绘了生成采样点的两种方法:静态范围因子和动态范围因子。
与以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 内存和延迟也少得多。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、目标检测、实例分割、全景分割和单目深度估计。 在这里插入图片描述...