YOLOv9改进策略 | Conv篇 | 利用DCNv3卷积优化RepNCSPELAN4 | 无需编译Windows完美运行（附代码 + 修改教程）

 一、本文介绍

这篇文章主要给大家讲解如何在多个位置替换可变形卷积DCNv3(集成好了无需编译Pytorch版本)，通过本文你可以学会在YOLOv5中各个位置添加可变形卷积可替换的位置。DCNv3的表现可以说是非常的全面，同时该网络为新发目前存在大量使用Bug我均已修复（例如在训练阶段的适合报错half和float的精度错误）。欢迎大家订阅本专栏，本专栏每周更新3-5篇最新机制，更有包含我所有改进的文件和交流群提供给大家。欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！

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目录

 一、本文介绍

二、概念介绍

三、DCNv3的核心代码 

四、手把手教你添加DCNv3

4.1 修改一

4.1.1 修改一

4.1.2 修改二

4.1.3 修改三 

4.1.4 修改四

4.1.5 Bug修复

4.2 DCNv3 的yaml文件和训练截图

4.3 DCNv3的训练过程截图 

五、本文总结

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二、概念介绍

首先我们先来介绍一个大的概念DCN全称为Deformable Convolutional Networks,翻译过来就是可变形卷积的意思，其是一种用于目标检测和图像分割的卷积神经网络模块，通过引入可变形卷积操作来提升模型对目标形变的建模能力。

什么是可变形卷积？我们看下图来看一下就了解了。

上图中展示了标准卷积和可变形卷积中的采样位置。在标准卷积（a）中，采样位置按照规则的网格形式排列（绿色点）。这意味着卷积核在进行卷积操作时，会在输入特征图的规则网格位置上进行采样。

而在可变形卷积（b）中，采样位置是通过引入偏移量进行变形的（深蓝色点），并用增强的偏移量（浅蓝色箭头）进行表示。这意味着在可变形卷积中，不再局限于规则的网格位置，而是可以根据需要在输入特征图上自由地进行采样。

通过引入可变形卷积，可以推广各种变换，例如尺度变换、（异向）长宽比和旋转等变