GSconv的网络结构

GSConv是一种新的轻量级卷积技术，用于减轻模型的重量，同时保持精度。它在模型的精度和速度之间取得了很好的平衡。GSConv的网络结构可以在代码中找到相应位置进行配置。在配置文件中，可以找到如下代码段：if m in \[Conv, GhostConv, Bottleneck, GhostBottleneck, SPP, DWConv, MixConv2d, Focus, CrossConv, BottleneckCSP, C3, C3TR, GSConv\]。此外，在配置文件中的common.py、yolo.py和YOLOv5/YOLOv7_GSConv.yaml文件中也有相关的配置信息。你可以在论文地址https://arxiv.org/abs/2206.02424和代码地址https://github.com/AlanLi1997/Slim-neck-by-GSConv中找到更多关于GSConv的网络结构的详细信息。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.48】构建新的轻量网络—Slim-neck by GSConv（2022CVPR）](https://blog.csdn.net/m0_70388905/article/details/128198484)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之GSConv+Slim Neck（优化成本）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127556737)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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