yolov5 深度可分离卷积

深度可分离卷积是YOLOv5中使用的一种卷积操作。在深度可分离卷积中，每个卷积核只负责一个输入通道的卷积操作，而不是同时操作多个通道。这样可以减少参数的数量和计算量，并且更加高效地提取特征。对于一张5×5像素、三通道的输入图片，在深度可分离卷积中，会生成三个Feature map。每个Feature map都是由一个单通道的卷积核与对应通道的输入数据进行卷积得到的。与常规卷积相比，深度可分离卷积能够在减少参数和计算量的同时，保持较好的特征提取能力。