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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！！！
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- 摘要
- 2 修改步骤！
- 2.1 修改YAML文件
- 2.2 新建.py
- 2.3 修改tasks.py
- 三、验证是否成功即可
DualConv: Dual Convolutional Kernels for
Lightweight Deep Neural Networks（提出原文戳这）
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摘要
CNN 架构通常对内存和计算要求很高，这使得它们对于硬件资源有限的嵌入式系统不可行。 我们提出双卷积核（DualConv）来构建轻量级深度神经网络。 DualConv 结合了 3×3 和 1×1 卷积核来同时处理相同的输入特征图通道，并利用组卷积技术来有效地排列卷积滤波器。 DualConv 可用于任何 CNN 模型，例如用于图像分类的 VGG-16 和 ResNet-50、用于对象检测的 YOLO 和 R-CNN 或用于语义分割的 FCN。 在本文中，我们广泛测试了 DualConv 的分类功能，因为这些网络架构构成了许多其他任务的骨干。 我们还在 YOLO-V3 上测试了 DualConv 的图像检测功能。 实验结果表明，结合我们的结构创新，DualConv 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%，而在 CIFAR-100 数据集上的准确率仅下降了 0.68%。 当参数数量不是问题时，DualConv 在相同数据集上将 MobileNetV1 的准确率提高了 4.11%。 此外，DualConv 显着提高了 YOLO-V3 目标检测速度，并将其在 PASCAL VOC 数据集上的准确率提高了 4.4%。
![Convolutional filter designs of (a) standard convolution, (b) depthwise separable convolution, (c) group convolution, (d) heterogeneous convolution, and (e) the proposed dual convolution. M is the number of input channels (i.e., the depth of input feature map), N is the number of convolutional filters and also the number of output channels (i.e., the depth of output feature map), Di is the width and height dimension of input feature map, K × K is the convolutional kernel size, G is the number of groups in group convolution and dual convolution, and 1/P is the ratio of 3×3 convolutional kernels in heterogeneous convolution. Note that the heterogeneous filters are arranged in a shifted manner [18].](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/f17b49a3466844ea858922753a47f435.png#pic_center)
(a) 标准卷积、(b) 深度可分离卷积、© 组卷积、(d) 异构卷积和 (e) 所提出的双卷积的卷积滤波器设计。 M是输入通道数（即输入特征图的深度），N是卷积滤波器的数量，也是输出通道的数量（即输出特征图的深度），Di是宽度和高度维度 输入特征图的，K×K是卷积核大小，G是组卷积和对偶卷积中的组数，1/P是异构卷积中3×3卷积核的比例。 请注意，异构滤波器以移位的方式排列[18]。
我们提出了 DualConv，它将 3×3 组卷积与 1×1 逐点卷积相结合，解决了跨通道通信和原始输入特征图中信息保存的问题。 与 HetConv 相比，DualConv 通过添加最少的参数来提高网络性能。 DualConv应用于常见的网络结构来执行图像分类和目标检测。 通过比较标准卷积和 DualConv 的实验结果，证明了所提出的 DualConv 的有效性和效率。 从实验结果可以看出，DualConv 可以集成在标准网络架构和轻量级网络架构中，以提高网络精度并减少网络参数、计算成本和推理时间。 我们还证明了 DualConv 可以很好地适应各种图像数据集，并具有很强的泛化能力。 未来的研究工作将集中在嵌入式设备上的部署，以进一步证明 DualConv 在实际应用中的效率。
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2 修改步骤！
2.1 修改YAML文件
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2.2 新建.py
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2.3 修改tasks.py
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三、验证是否成功即可
执行命令
python train.py
改完收工！
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