yolov7深度可分离卷积

Yolov7中使用了深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution），它是一种轻量级卷积操作。深度可分离卷积将标准卷积操作拆分为两个步骤：深度卷积和逐点卷积。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。这种卷积方式可以大大减少网络参数和计算量，提高模型的效率。Yolov7中的深度可分离卷积被称为DSConv，它在计算机视觉领域被广泛使用，并且通过使用可学习的卷积核进一步提高了模型的表现。\[1\]\[2\]
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- *1* *3* [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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [YOLOv7升级换代：EfficientNet骨干网络助力更精准目标检测](https://blog.csdn.net/guorui_java/article/details/130550272)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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