把yolov7中Backbone网络中普通卷积都换成深度可分离卷积会有什么影响

在 YOLOv7 中，Backbone 网络中的普通卷积层都是用来提取特征的。如果将这些普通卷积层都替换为深度可分离卷积层，可能会产生以下影响：

1. 减少模型参数量：深度可分离卷积层相对于普通卷积层，具有更少的参数量，这意味着模型的大小会减小。

2. 减少计算量：深度可分离卷积层相对于普通卷积层，具有更少的计算量，这意味着模型的推理速度会更快。

3. 提高模型的泛化能力：深度可分离卷积层相对于普通卷积层，具有更强的特征提取能力，这意味着模型的泛化能力会更强。

4. 可能会影响模型的精度：虽然深度可分离卷积层具有更好的特征提取能力，但是它们也可能会导致模型的精度降低。因此，在将深度可分离卷积层应用于 Backbone 网络中时，需要进行充分的实验和调优。