改进YOLOv5/v7 | GSConv+Slim-neck 减轻模型的复杂度同时提升精度 | 附改进方式模板

改进YOLOv5/v7 | GSConv+Slim-neck 减轻模型的复杂度同时提升精度

简介

YOLOv5 和 YOLOv7 是目前最先进的目标检测模型之一，但它们也存在模型复杂度高、计算量大等问题。为了解决这些问题，本文提出了一种新的方案，即使用 GSConv 和 Slim-neck 来改进 YOLOv5 和 YOLOv7 模型。

GSConv 是一种新型的卷积操作，它可以有效地减少模型的参数量和计算量，同时保持较高的精度。Slim-neck 是一种轻量级的颈部网络结构，它可以将来自主干网络的特征进行有效的融合，并为头部网络提供高质量的特征表示。

通过使用 GSConv 和 Slim-neck，可以显著降低 YOLOv5 和 YOLOv7 模型的复杂度和计算量，同时提升模型的精度。

原理详解

1. GSConv

GSConv 由以下几个部分组成：

• 分组卷积: GSConv 将输入特征分成多个组，并对每个组进行独立的卷积操作。这种方式可以有效地减少模型的参数量。
• 深度可分离卷积: GSConv 使用深度可分离卷积来代替传统的卷积操作。深度可分离卷积将卷积操作分解为深度卷积和空间卷积，可以进一步减少模型的参数量和计算量。
• 通道注意力机制: GSConv 使用通道注意力机制来关注重要的特征通道，可以