GSConv_slimneck

GSConv_slimneck是指通过使用GSConv和Slim Neck结构来构建神经网络模型。GSConv是一种特殊的卷积操作，它使用了GS（Group Separable）卷积来提高模型的效果。Slim Neck是一种减少模型参数和计算量的技术，它通过在网络中使用GSBottleneck模块来实现。

在GSBottleneck模块中，有两个主要部分。首先是conv_lighting，它使用了GSConv来进行卷积操作，用于调整输入特征图的通道数。其次是conv，它也使用了GSConv来进行卷积操作，用于扩大输入特征图的感受野。最后，shortcut是一个3x3的卷积层，用于将输入特征图与输出特征图进行连接。

通过使用GSConv和Slim Neck结构，GSConv_slimneck能够在减少参数和计算量的同时提高模型的效果。你可以在中找到GSBottleneck模块的具体实现代码，也可以在和中找到更多关于GSConv和Slim Neck的相关信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YOLOv5改进之YOLOv5+GSConv+Slim Neck](https://blog.csdn.net/m0_56247038/article/details/126546033)[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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