深度可分离卷积dsconv
时间: 2023-11-06 08:04:45 浏览: 80
深度可分离卷积(DSConv)是一种在计算机视觉领域被广泛使用的卷积操作。它是深度可分离卷积的一个变体,将标准卷积分解为深度卷积和逐点卷积两个步骤。深度卷积只在单个通道上进行卷积,并在每个通道上应用一个独立的卷积核。逐点卷积在所有通道上应用一个卷积核,以组合深度卷积的结果。相比于传统的深度可分离卷积,DSConv具有一个可学习的卷积核,可以进一步提高模型的表现。
DSConv的改进版本可以用于目标检测模型的改进,例如YOLOv5。它引入了可分离上下文卷积,可以增强模型的感受野和特征提取能力,从而提高检测精度。此外,DSConv还增加了逐通道缩放的操作,可以对不同通道的特征图进行不同程度的权重调整,以提高模型的鲁棒性和泛化能力。同时,DSConv保持了深度可分离卷积的轻量级特点,可以在保证计算效率的同时提高模型的检测精度。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Yolov5/Yolov7优化:卷积变体---分布移位卷积(DSConv),提高卷积层的内存效率和速度](https://blog.csdn.net/m0_63774211/article/details/130399774)[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: 50%"]
- *2* *3* [yolov5详解与改进](https://blog.csdn.net/qq_44089890/article/details/130120649)[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: 50%"]
[ .reference_list ]