DySample realiza el sobremuestreo aprendiendo la perspectiva del muestreo, evitando completamente las costosas operaciones de convolución dinámica y las subredes adicionales. En comparación con los sobremuestreadores dinámicos basados en núcleos anteriores, DySample no requiere paquetes CUDA personalizados, y también tiene menos parámetros y FLOPs. DySample supera a otros sobremuestreadores en tareas como segmentación semántica, detección de objetos, segmentación de instancias, segmentación panorámica y estimación de profundidad monocular.