本文独家改进:双卷积由组卷积和异构卷积组成，执行3x3 和 1x1 卷积运算Q代替其他卷积核仅执行 1x1 卷积。 DualIConv 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% 目录 1)替换原始的Conv 2，YOLOv10介绍 1.1

目录 1 C2fUIB介绍 2.DualConv原理 3.如何将Dualconv将入到YOLOv10 3.1 新建ultralytics/nn/Conv/DualConv.py 3.2 注册ultralytics/nn/tasks.py 论文 https://arxiv.org/pdf/2405.14458 代码  GitHub - THU-MIG/yolov10: YO

本文将使用DualConv二次创新C2f模块实现轻量化，助力YOLOv10目标检测效果的实践，文中含全部代码、详细修改方式以及手撕结构图。助您轻松理解改进的方法。 改进前和改进后的参数对比：    目录 一 DualConv 1 结合3×3卷积和1×1卷积核 2 DualConv 3 可视化 二 C2f_DualConv助力YOLOv10轻量化 1 整体修改 ① 添加C2f

YOLOv9全网最新改进系列：：YOLOv9完美融合双卷积核（DualConv）来构建轻量级深度神经网络,目标检测模型有效涨点神器！！！ YOLOv9原文链接戳这里，原文全文翻译请关注B站Ai学术叫叫首er B站全文戳这里！ 详细的改进教程以及源码，戳这！戳这！！戳这！！！B站：AI学术叫叫兽 源码在相簿的链接中，动态中也有链接，感谢支持！祝科研遥遥领先！ YOLOv9全网最新改进系

目录 一 DualConv(2022) 1 结合3×3卷积和1×1卷积核 2 DualConv 3 可视化 二 使用DualConv助力V9更优秀 1 整体修改 2 配置文件 3 训练 一 DualConv(2022) 官方论文地址：https://arxiv.org/pdf/2202.07481.pdf 论文中提出了结合3×3组卷积和1×1点卷积的DualConv，

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是利用DualConv改进C2f提出一种轻量化的C2f，DualConv是一种创新的卷积网络结构，旨在构建轻量级的深度神经网络。它通过结合3×3和1×1的卷积核处理相同的输入特征映射通道，优化了信息处理和特征提取。DualConv利用组卷积技术高效排列卷积滤波器，大大降低了计算成本和参数数量。我们将其用于C2f的创新上能够大幅度的降低参数，还能够提升精度。

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