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/2308....
3.1新建models/updownsample/dysample.py 3.2 yolov9-c-dysample.yaml 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代码训练 Dysample代码训练旨在优化代码性能,提升处理效率。 它专注于通过特定方式改进代码质量,增强其可用性。训练过程涵盖对数据结构的深度理解与运用。会涉及到算法设计的优化思路与实践。强调代码逻辑的清晰性和简洁性打造。对于内存管理方面有针对性的训练内容。关注代码在不同平台上的兼容性优化。学习如何...
This sample demonstrates how to use a string returned from an unmanaged function, and how to pass a structure that contains a Unicode-formatted or ANSI-formatted string. It shows how to properly initialize these strings and how to retrieve returned values....