YOLOv10模型改进-卷积层改进-第16篇:YOLOv10改进策略【卷积层】| EfficientNet深度可分离卷积
一、本文介绍本文记录的是利用EfficientNet深度可分离卷积模块改进YOLOv10的特征提取部分。EfficientNet通过复合缩放策略,在深度、宽度和分辨率三个维度进行优化。二、EfficientNet模块介绍2.1 设计出发点传统模型缩放方法只调整单一维度,EfficientNet通过复合缩放策略同时优化深度、宽度和分辨率。2.2 模块结构MBConv块:逐点卷积:升维深度卷积:空间特征提取SE注意力:通道注意力逐点卷积:降维残差连接三、EfficientNet的实现代码importtorchimporttorch.nnas