YOLOv9改进策略 | Conv篇 | 利用组卷积DualConv替换YOLOv9的下采样方法（轻量 + 涨点）

已于 2024-04-26 23:17:17 修改
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分类专栏： YOLOv9有效涨点专栏 文章标签： 深度学习 计算机视觉 人工智能 目标检测 YOLO 机器学习 YOLOv9
于 2024-04-21 22:03:59 首次发布
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本文介绍了如何利用 DualConv 代替YOLOv9的下采样方法，以降低模型复杂度和参数数量。DualConv结合3×3和1×1卷积核，利用组卷积技术，优化信息处理和特征提取。通过详细步骤指导，演示如何在YOLOv9中添加DualConv，旨在提升目标检测的性能和效率。

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一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是利用DualConv替换YOLOv9的下采样方法，DualConv是一种创新的卷积网络结构，旨在构建轻量级的深度神经网络。它通过结合3×3和1×1的卷积核处理相同的输入特征映射通道，优化了信息处理和特征提取。DualConv利用组卷积技术高效排列卷积滤波器，大大降低了计算成本和参数数量（降低约100w参数20GFLOPs）。我们将其替换YOLOv9的下采样方法能够大幅度的降低参数，还能够提升精度。欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！ 

专栏地址：YOLOv9有效涨点专栏-持续复现各种顶会内容-有效涨点-全网改进最全的专栏 

目录

一、本文介绍

二、DualConv原理 

2.1  DualConv的基本原理

2.2  结合3×3和1×1卷积核

2.3 组卷积技术

三、DualConv核心代码

四、手把手教你添加DualConv

4.1 DualConv添加步骤

4.1.1 修改一

4.1.2 修改二

4.1.3 修改三 

4.1.4 修改四

4.2 DualConv的yaml文件

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01-26 7247
本文给大家带来的改进机制是利用DualConv改进C2f提出一种轻量化的C2f，DualConv是一种创新的卷积网络结构，旨在构建轻量级的深度神经网络。它通过结合3×3和1×1的卷积核处理相同的输入特征映射通道，优化了信息处理和特征提取。DualConv利用组卷积技术高效排列卷积滤波器，大大降低了计算成本和参数数量。我们将其用于C2f的创新上能够大幅度的降低参数，还能够提升精度。在开始之前给大家推荐一下我的专栏，
【YOLOv8改进-卷积Conv】DualConv( Dual Convolutional)：用于轻量级深度神经网络的双卷积核
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
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CNN架构通常对内存和计算资源的要求较高，这使得它们在硬件资源有限的嵌入式系统中难以实现。我们提出了一种用于构建轻量级深度神经网络的双卷积核（DualConv）方法。DualConv结合了3×33 \times 33×3和1×11 \times 11×1的卷积核，同时处理相同的输入特征图通道，并利用组卷积技术高效地排列卷积滤波器。DualConv可以应用于任何CNN模型，例如用于图像分类的VGG-16和ResNet-50，用于目标检测的YOLO和R-CNN，或用于语义分割的FCN。
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YOLOv9全网最新改进系列：：YOLOv9完美融合双卷积核（DualConv）来构建轻量级深度神经网络,目标检测模型有效涨点神器！！！
B站 Ai学术叫叫兽的文案地
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