??????本文改進內容: YOLOv10如何魔改卷積進一步提升檢測精度?提出了一種卷積的變體,稱為DSConv(分布偏移卷積),其可以容易地替換進標準神經網絡體系結構并且實現較低的存儲器使用和較高的計算速度。 DSConv將傳統的卷積內核分解為兩個組件:可變量化內核(VQK)和分布偏移
??????計算量比較,原始YOLOv10n為8.4 GFLOPs,改進后的為7.8 GFLOPs
YOLOv10n summary: 385 layers, 2709380 parameters, 2709364 gradients, 8.4 GFLOPs
YOLOv10n-DSConv summary: 385 layers, 2709380 parameters, 2709364 gradients, 7.8 GFLOPs
改進結構圖如下:
《YOLOv10魔術師專欄》將從以下各個方向進行創新:
【原創自研模塊】【多組合點優化