YOLOv10模型改进-卷积层改进-第15篇: YOLOv10改进策略【卷积层】| ShuffleNetV2通道混洗
一、本文介绍本文记录的是利用ShuffleNetV2通道混洗模块改进YOLOv10的特征提取部分。ShuffleNetV2通过通道混洗和分组卷积,实现高效的特征提取。二、ShuffleNetV2模块介绍2.1 设计出发点分组卷积会导致通道间信息隔离,通道混洗通过打乱通道顺序解决这个问题。2.2 模块结构ShuffleNetV2块:通道分割:将输入通道分为两组深度可分离卷积:对其中一组进行处理通道混洗:打乱通道顺序三、ShuffleNetV2的实现代码importtorchimporttorch.nnasnnclass