YOLOv10修改SCDOWN

### 实现 SCDown 修改

对于在 YOLOv10 中引入 SCDown 改进，主要思路在于采用更高效的下采样方式来替代传统的最大池化或步幅卷积操作。SCDown 方法通过先应用点卷积改变特征图的通道数，再使用深度可分离卷积执行空间上的降维处理[^2]。

#### 代码实现

以下是 Python 和 PyTorch 的代码片段展示如何定义并集成 SCDown 层：

import torch.nn as nn

class SCDown(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=2):
        super(SCDown, self).__init__()
        
        # Pointwise convolution to adjust channel dimensions
        self.pointwise_conv = nn.Conv2d(in_channels=in_channels,
                                        out_channels=out_channels,
                                        kernel_size=1,
                                        bias=False)

        # Depthwise separable convolution for spatial downsampling
        self.depthwise_conv = nn.Conv2d(in_channels=out_channels,
                                       out_channels=out_channels,
                                       groups=out_channels,
                                       kernel_size=3,
                                       padding=1,
                                       stride=stride,
                                       bias=False)
    
    def forward(self, x):
        x = self.pointwise_conv(x)
        output = self.depthwise_conv(x)
        return output

为了将此模块融入到 YOLOv10 架构中，在配置文件里指定新的层替换原有的下采样部分即可完成改造工作。通常情况下，这涉及到编辑模型架构描述文件（如 .cfg 文件），指明哪些位置应该插入上述自定义的 `SCDown` 模块。