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...
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...
摘要:DySample,这是一款超轻量级且高效的动态上采样器。虽然最近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,这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。此外,对FADE和SAPA的高分辨率功能指导的需求在某种程度上限制了它们的应用场景。为了...