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。

为了深入理解YOLO-Ant模型在天线干扰源检测中的应用，首先需要了解模型的核心结构，即DSLK-Block和DSLKVit-Block。在YOLO-Ant模型中，DSLK-Block的深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）是一种高效的卷积操作，它首先通过深度卷积对每个输入通道进行卷积操作，然后通过逐点卷积（Pointwise Convolution）在通道间组合信息。这种分步处理的方式大幅减少了模型的参数量和计算量，从而使得模型更加轻量化，同时保持了较强的特征提取能力。

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)

另外，大卷积核的使用进一步增强了模型对复杂背景和小目标的处理能力。大卷积核能够在卷积过程中捕捉更多的上下文信息，这对于在天线干扰源检测中识别小而重要的干扰模式至关重要。大卷积核通过扩大感受野，使得模型能够更好地理解图像中的空间关系。

在YOLO-Ant模型中，DSLKVit-Block进一步将DSLK-Block与变压器结构（Transformer）结合，这种组合利用了Transformer在捕获长距离依赖关系方面的优势，提高了模型对复杂场景下干扰源的分类和定位能力。Transformer通过自注意力机制（Self-Attention）能够关注图像中的全局信息，这有助于模型在大量干扰存在的情况下，仍能够准确地检测出目标。

总的来说，YOLO-Ant模型通过结合深度可分离卷积和大卷积核来实现轻量化设计的同时，通过引入变压器结构来增强模型的全局感知能力，使其在保持高效率的同时，具备强大的干扰源检测能力。这样的设计对于5G通信等领域的实际应用具有重要的意义。

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)