yolov5改进DWConv
时间: 2023-09-30 15:02:14 浏览: 128
YOLOv5改进中的DWConv是指深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)。这一改进是将YOLOv5中的主干网络C3替换为轻量化网络,其中包括了MobileNetV3和ShuffleNetV2等。 通过使用深度可分离卷积,可以减少模型的参数量和计算量,从而提高模型的效率和速度。这一改进不仅适用于YOLOv5,还可以应用于其他的YOLO网络和目标检测网络,比如YOLOv4、v3等。 深度可分离卷积通过将卷积操作分为深度卷积和逐点卷积两步来实现,从而减少了计算量和参数量。首先,深度卷积对输入的每个通道进行卷积操作,然后逐点卷积将深度卷积的结果与一个1x1的卷积核相乘得到最终的输出。通过这种方式,深度可分离卷积可以在减少参数量的同时保持较好的特征提取能力。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [[YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.13]主干网络C3替换为轻量化网络EfficientNetv2](https://blog.csdn.net/m0_70388905/article/details/125612096)[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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