yolov5加入深度可分离卷积

在Yolov5中，深度可分离卷积是其中一个组件。深度可分离卷积是一种卷积操作，它将标准卷积操作分为两个步骤：深度卷积和逐点卷积。深度卷积是指在每个输入通道上进行卷积操作，而逐点卷积是指在输出通道上进行卷积操作。这种分离的方式可以显著减少参数数量，从而提高模型的计算效率和速度。

在Yolov5的实现中，深度可分离卷积被称为DWConv。它的定义形式为`def DWConv(c1, c2, k=1, s=1, act=True): # Depthwise convolution return Conv(c1, c2, k, s, g=math.gcd(c1, c2), act=act)`[2]。

另外，Yolov5还使用了其他一些组件，如瓶颈层Bottleneck、CSP瓶颈层BottleneckCSP、ResNet模块和SPP空间金字塔池化模块。这些组件的目的是进一步优化模型的性能和精度。所以，深度可分离卷积是Yolov5中的一个重要组件，它可以提高模型的计算效率和速度，同时保持较高的精度。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [yolov5组件笔记](https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/119306302)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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