一、本文介绍⭐本文在YOLO26模型中引入DySample动态上采样模块，DySample用内容感知的动态采样方式替代传统固定的最近邻或双线性上采样，根据输入特征自适应调整采样位置，从而在特征金字塔融合过程中更准确地恢复目标边缘、纹理和空间位置信息，减少目标与背景在上采样时产生的特征混合，提升多尺度特征融合质量。 这种改进尤其有利于小目标、密集目标和边界不清晰目标的检测，可增强YOLO26对目标分类和定位信息的表达能力。同时，DySample不需要复杂的动态卷积核、高分辨率引导特征或额外CUDA算子，具有参数量少、计算开销低、显存占用小和部署方便等优势。论文在Faster R-CNN的FPN中替换传统上采样后获得了稳定的检测精度提升，说明DySample适合作为YOLO26颈部网络中的轻量化上采样模块，在尽量保持实时检测效率的同时进一步提升多尺度目标，特别是小目标的检测性能。YOLO26创新专栏目录：YOLO26涨点改进目录| 含Conv卷积、主干网络、注意力机制、Neck特征融合、检测头、知识蒸馏、模型剪枝、轻量化改进、损失函数、二次创新C2PSA/C3k2等各种顶会顶刊创新改进YOLO26订阅专栏地址：全新YOLO26独家创新改进，适合高效发表SCI和CCF小论文、大论文写作。本文目录一、本文介绍二、DySample动态上采样模块介绍2.1，DySample动态上采样模块的结构图2.2，DySample动态上采样模块的核心思想2.3，DySample动态上采样模块的作用2.4，DySample动态上采样模块的原理2.5适用任务领域三、核心模块的完整实现代码四、手把手添加步骤4.1 修改一4.2修改二4.3修改三五、yaml模型文件改进yaml版本六、成功运行结果演示二、DySample动态上采样模块介绍摘要：我们推出了 DySample——一款超轻量级且高效的动态上采样器。尽管近期基于卷积核的动态上采样器（如 carafe、FADE 和 SAPA）在性能上取得了显著提升，但这些方法带来了较高的计算负载——这主要源于耗时的动态卷积运算以及用于生成动态卷积核的额外子网络。此外，FADE 和 SAPA 对高分辨率特征引导的需求在一定程度上限制了其应用场景。为解决这些问题，我们绕过了动态卷积操作，从点采样视角重新构建上采样过程；这种做法更具资源效率，并且可轻松利用 PyTor