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 具体细节可以去看原论文:https://arxiv.org/pdf/2...
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、全视分割和单目深度估计。 图1所示。不同上采样器的性能、推理速度和GFLOPs的比较。圆圈的大小表示GFLOPs的...
在这个过程中,它还会不断地根据新的数据进行调整,动态地优化上采样的结果,确保最终得到的高分辨率图像尽可能地接近真实情况。 3. 理论与实际应用 3.1日常生活中的实际应用 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...