文章目录 摘要论文指导PConv在论文中的描述改进YoloV10的描述 改进代码与结构图改进方法测试结果总结 摘要 在PConv的基础上做了二次创新，创新后的模型不仅在精度和速度上有了质的提升，还可以支持Stride为2的降采样。 改进方法简单高效，需要发论文的同学不要错过！ 论文指导 PConv在论文中的描述 论文： 下面我们展示了可以通过利用特征图的冗余来进一步优化成本

一、PConv的核心原理 部分卷积（Partial Convolution）的核心思想确实在于其灵活性和对数据缺失的适应性。与传统的卷积操作相比，部分卷积并不是机械地对输入数据的所有部分应用相同的卷积核。相反，它根据数据的有效性，即数据点是否缺失或被损坏，来动态地决定卷积核的作用范围。 在实际应用中，数据缺失是一个常见的问题，尤其是在处理图像、时间序列或其他类型的数据时。传统的卷积方法往往无法

💡💡💡本文独家改进：多层次特征融合（SDI）高效结合DualConv、PConv、GSConv等实现二次创新 1)替代原始的Concat；      收录 YOLOv5原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511931.html 💡💡💡全网独家首发创新（原创），适合paper ！！！ 💡💡💡 2024年计