【YOLOv8改进】DualConv( Dual Convolutional)：用于轻量级深度神经网络的双卷积核

YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏

专栏目录： YOLO有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例

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介绍

摘要

CNN架构通常对内存和计算资源的要求较高，这使得它们在硬件资源有限的嵌入式系统中难以实现。我们提出了一种用于构建轻量级深度神经网络的双卷积核（DualConv）方法。DualConv结合了$3\times 3$和$1\times 1$的卷积核，同时处理相同的输入特征图通道，并利用组卷积技术高效地排列卷积滤波器。DualConv可以应用于任何CNN模型，例如用于图像分类的VGG-16和ResNet-50，用于目标检测的YOLO和R-CNN，或用于语义分割的FCN。在本文中，我们广泛测试了DualConv在分类任务中的表现，因为这些网络架构构成了许多其他任务的骨干。我们还测试了DualConv在YOLO-V3上的图像检测性能。实验结果表明，结合我们的结构创新，DualConv显著减少了深度神经网络的计算成本和参数数量，同时在某些情况下，令人惊讶地实现了比