DySample通过学习采样的视角进行上采样,完全避开了时耗的动态卷积运算和额外的子网络。与以往的基于核的动态上采样器相比,DySample不需要自定义的CUDA包,参数量和FLOPs也较少。DySample在语义分割、目标检测、实例分割、全景分割和单目深度估计等任务上都优于其他上采样器。