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YOLOv5算法进阶改进(3)— 引入深度可分离卷积C3模块 | 轻量化网络

前言:Hello大家好,我是小哥谈。深度可分离卷积是一种卷积神经网络中的卷积操作,它可以将标准卷积分解为两个较小的卷积操作:深度卷积和逐点卷积。深度卷积是在每个输入通道上分别执行卷积,而逐点卷积是在所有通道上执行卷积。这种分解可以大大减少计算量和参数数量,从而提高模型的效率和准确性。本节课就给大家介绍一下如何在YOLOv5主干网络中引入深度可分离卷积C3模块,希望大家学习之后能够有所收获~!🌈   

前期回顾:

              

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