YOLOv10改进 | Conv篇 | SAConv可切换空洞卷积（附修改后的C2f+Bottleneck）

 一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是可切换的空洞卷积（Switchable Atrous Convolution, SAC）是一种创新的卷积网络机制，专为增强物体检测和分割任务中的特征提取而设计。SAC的核心思想是在相同的输入特征上应用不同的空洞率进行卷积，并通过特别设计的开关函数来融合这些不同卷积的结果。这种方法使得网络能够更灵活地适应不同尺度的特征，从而更准确地识别和分割图像中的物体。 通过本文你能够了解到：可切换的空洞卷积的基本原理和框架，能够在你自己的网络结构中进行添加(值得一提的是一个SAConv大概可以降低0.3GFLOPs)。

  专栏回顾：YOLOv10改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备 

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目录

 一、本文介绍

二、SAConv的机制原理介绍

三、SAConv代码复现 

四、手把手教你添加SAConv 

4.1 SAConv的添加教程

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 SAConv的yaml文件和训练截图