YOLO-Ant模型在天线干扰源检测中是如何结合深度可分离卷积和大卷积核的？请详细说明其结构和工作原理。

YOLO-Ant模型通过其独创的DSLK-Block和DSLKVit-Block两个核心模块，巧妙地结合了深度可分离卷积和大卷积核的技术优势，以达到在检测天线干扰源时既轻量又高效的目的。

参考资源链接：[YOLO-Ant：轻量级天线干扰源检测器](https://wenku.csdn.net/doc/5ufz5txrbw?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，深度可分离卷积是一种有效的轻量化卷积技术，它通过将标准卷积操作分解为深度卷积和逐点卷积两个步骤，大幅度降低了计算复杂度和模型参数。在深度卷积阶段，它采用1x1卷积核对输入的特征图进行深度卷积操作，只在每个输入通道上独立地学习滤波器。之后，在逐点卷积阶段，它使用3x3卷积核对深度卷积的输出进行1x1的卷积，以融合深度卷积结果的通道信息。这样的操作使得模型在不牺牲性能的前提下，大大减少了计算量和模型大小。

其次，大卷积核在特征提取中扮演着重要的角色。在卷积神经网络中，卷积核的大小直接影响模型捕捉特征的能力。较大的卷积核可以捕捉更宽广的上下文信息，这在检测小目标如天线干扰源时尤为重要。YOLO-Ant模型在深度可分离卷积的基础上引入了大卷积核，使得每个深度卷积操作能够处理更多的上下文信息，增强了模型对于微小干扰源的检测能力。

在结构上，DSLK-Block将深度可分离卷积和大卷积核相结合，使得模型在保持轻量的同时，能够更好地提取特征。而DSLKVit-Block则进一步将DSLK-Block与变压器结构融合，变压器结构使得模型能够捕获长距离的依赖关系，这对于处理背景复杂、干扰源分散的检测任务尤其重要。YOLO-Ant通过这种方式，在保证检测精度的同时，提高了模型对于动态环境的适应能力。

综上所述，YOLO-Ant模型的设计充分考虑了天线干扰源检测任务的特殊性，通过深度可分离卷积和大卷积核的结合，以及与变压器结构的融合，不仅实现了轻量化的目标，还提高了小目标检测的性能，确保了在5G通信领域的应用前景。

参考资源链接：[YOLO-Ant：轻量级天线干扰源检测器](https://wenku.csdn.net/doc/5ufz5txrbw?spm=1055.2569.3001.10343)