我们提出了DySample，这是一种超轻量且高效的动态上采样器。尽管最近基于内核的动态上采样器（如CARAFE、FADE和SAPA）在性能上取得了显著提升，但它们引入了大量工作负载，主要是由于耗时的动态卷积以及用于生成动态内核的额外子网络。此外，FADE和SAPA需要高分辨率特征的指导，这在某种程度上限制了它们的应用场景。为了解决这些问题，我们绕过了动态卷积，从点采样的角度来构建上采样，这种方法更节省资源，并且可以轻松使用PyTorch中的标准内置函数实现。