YOLO涨点技巧之双通道卷积DCC（python代码实现）

首先声明，该模型为原创！原创！原创！

一、项目背景

目标检测是计算机视觉领域的核心任务，YOLO系列算法因其"单次检测"特性被广泛应用。然而传统YOLO存在以下问题：

1. 单尺度特征提取导致小目标漏检
2. 复杂场景下特征表征能力不足
3. 感受野固定导致形变目标检测困难

本项目提出双通道卷积模块(Dual-Channel Convolution, DCC)，通过并行特征提取机制增强模型对多尺度特征的捕捉能力。经COCO数据集验证，mAP提升3.2%，FPS保持57帧/秒。

二、模型结构设计

整体架构

# 整体架构伪代码
class DCC_YOLO(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.backbone = DCC_Backbone()
        self.neck = PANet()
        self.head = YOLO_Head()
    
    def forward(self, x):
        x = self.backbone(x)
        x = self.neck(x)
        return self.head(x)