本文主要是介绍YOLOv5算法进阶改进（19）— 在主干网络中引入SAConv | 轻量化的可切换空洞卷积，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
前言：Hello大家好，我是小哥谈。Switchable Atrous Convolution（SAC）是一种用于图像处理和计算机视觉任务的卷积神经网络（CNN）操作。它是在传统的空洞卷积的基础上进行改进的。传统的空洞卷积是一种通过在卷积核中引入空洞（或称为膨胀率）来扩大感受野的技术。然而，传统的空洞卷积只能使用固定的膨胀率，而无法根据不同的输入场景进行自适应调整。SAC通过引入一个可学习的开关参数来解决这个问题，该参数可以控制卷积操作中的膨胀率。这样，网络可以根据输入数据的特征来自适应地选择合适的膨胀率，从而在不同的场景下获得更好的性能。本文就给大家详细介绍如何在YOLOv5主干网络结构中引入SAConv！~🌈
前期回顾：
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