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YOLOv13最新创新改进——双卷积核(DualConv) YOLOv13最新创新改进系列:双卷积核(DualConv)结合了 3×3 和 1×1 卷积核来同时处理相同的输入特征图通道,旨在构建轻量级深度神经网络,目标检测YOLOv13有效涨点神器!! CNN 架构通常对内存和计算要求很高,这使得它们对于硬件资源有限的嵌入式系统不可行。 我们提出双卷积核(DualConv)来构建轻量级深度神经网络。 DualConv 结合了 3×3 和 1×1 卷积核来同时处理相同的输入特征图通道,并利用组卷积技术来有效地排列卷积滤波器。 DualConv 可用于任何 CNN 模型,例如用于图像分类的 VGG-16 和 ResNet-50、用于对象检测的 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 的分类功能,因为这些网络架构构成了许多其他任务的骨干。 我们还在 YOLO-V3 上测试了 DualConv 的图像检测功能。 实验结果表明,结合我们的结构创新,DualConv 显着降低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原始模型略高的精度。 我们使用 DualConv 将轻量级 MobileNetV2 的参数数量进一步减少了 54%,而在 CIFAR-100 数据集上的准确率仅下降了 0.68%。 当参数数量不是问题时,DualConv 在相同数据集上将 MobileNetV1 的准确率提高了 4.11%。 此外,DualConv 显着提高了 YOLO-V3 目标检测速度,并将其在 PASCAL VOC 数据集上的准确率提高了 4.4%。#YOLO
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