YOLOv11改进 | 卷积/Conv篇 | 利用DualConv二次创新C3k2提出一种轻量化结构（全网独家首发创新）

最新推荐文章于 2025-04-28 18:07:57 发布
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分类专栏： YOLOv11有效涨点专栏 文章标签： YOLO 人工智能 python 深度学习 计算机视觉 目标检测 YOLOv11
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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改进C3k2提出一种更加轻量化的C3k2，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C3k2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，本专栏每周更新3-10篇最新前沿机制 | 包括二次创新全网无重复，以及融合改进(大家拿到之后添加另外一个改进机制在你的数据集上实现涨点即可撰写论文)，还有各种前沿顶会改进机制 |，更有包含我所有附赠的文件（文件内集成我所有的改进机制全部注册完毕可以直接运行）和交流群和视频讲解提供给大家。  

欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！ 

  专栏回顾：YOLOv11改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备 

目录

一、本文介绍

二、DualConv原理 

2.2  DualConv的基本原理

2.3  结合3×3和1×1卷积核

2.3 组卷积技术

三、DualConv核心代码

四、C2f_DUAL的添加方式 

4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四 

五、C2f_DUAL的yaml文件和运行记录

5.1 C2f_DUAL的yaml文件一

5.2 C2f_

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AKConv是一种具有任意数量的参数和任意采样形状的可变卷积核，对不规则特征有更好的提取效果。RepNCSPELAN4是YOLOv9中的特征提取模块，类似YOLOv5和v8中的C2f与C3模块。RepNCSPELAN4-AKConv的主要思想： 使用AKConv替换RepNCSPELAN4中的Conv模块。
DualConv
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### DualConv 架构概述 DualConv 是一种创新的卷积操作设计，它结合了 \(3 \times 3\) 的组卷积（Group Convolution）和 \(1 \times 1\) 的点卷积（Pointwise Convolution），从而实现了高效的特征提取[^2]。具体来说： - **\(3 \times 3\) 组卷积**：负责捕捉空间信息并保留输入特征图的空间分辨率。 - **\(1 \times 1\) 点卷积**：用于增强跨通道的信息交互。 通过这种方式，DualConv 能够在不显著增加模型复杂度的情况下提升网络性能[^3]。 --- ### DualConv 实现细节 #### 结合两种卷积核的设计 DualConv 同时利用 \(3 \times 3\) 和 \(1 \times 1\) 卷积核处理相同输入特征图的不同通道分组。其核心思想在于平衡计算开销与表达能力之间的关系。以下是其实现的关键步骤描述： 1. 输入特征图被划分为多个子集，分别送入不同的卷积路径。 2. 使用 \(3 \times 3\) 组卷积捕获局部空间依赖性。 3. 并行地采用 \(1 \times 1\) 点卷积促进不同通道间的全局信息融合。 4. 将两条路径的结果拼接在一起作为最终输出。 这种方法不仅减少了冗余参数的数量，而且提高了模型对于多样化任务（如图像分类、目标检测等）的适应能力和鲁棒性。 #### PyTorch 中的实现代码示例 下面是一个基于 PyTorch 的简单 DualConv 层实现： ```python import torch.nn as nn import torch class DualConv(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, groups=2): super(DualConv, self).__init__() # 计算每条路径上的输出通道数 mid_channels = out_channels // 2 # 定义 3x3 组卷积部分 self.group_conv = nn.Conv2d( in_channels=in_channels, out_channels=mid_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, groups=groups, bias=False ) # 定义 1x1 点卷积部分 self.pointwise_conv = nn.Conv2d( in_channels=in_channels, out_channels=mid_channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0, bias=False ) def forward(self, x): # 分别执行两路卷积运算 group_out = self.group_conv(x) pointwise_out = self.pointwise_conv(x) # 拼接结果并返回 return torch.cat([group_out, pointwise_out], dim=1) # 测试 DualConv 层 if __name__ == "__main__": input_tensor = torch.randn(1, 64, 32, 32) # 假设输入尺寸为 (batch_size, channels, height, width) dualconv_layer = DualConv(in_channels=64, out_channels=128, groups=4) output_tensor = dualconv_layer(input_tensor) print(output_tensor.shape) # 输出应为 [1, 128, 32, 32] ``` 上述代码定义了一个 `DualConv` 类，其中包含了两个主要组件——\(3 \times 3\) 组卷积和 \(1 \times 1\) 点卷积，并通过 `torch.cat()` 函数将两者的结果沿通道维度连接起来形成最终输出。 --- ### 性能优势分析 相比于传统的标准卷积层或其他轻量化方案（例如 Depthwise Separable Convolutions 或 Grouped Convolutions），DualConv 主要具备以下几个优点： - 更好的权衡了计算资源消耗与模型表现的关系； - 显著降低了整体网络所需的参数规模以及浮点运算次数（FLOPs）； - 提升了模型针对多种视觉任务场景下的通用性和迁移学习潜力； 这些特性使得 DualConv 成为了构建高效神经网络架构的理想选择之一。 ---
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