深度可分离卷积 YOLOV8
时间: 2025-03-05 17:48:19 浏览: 70
### YOLOv8 中深度可分离卷积的应用
在现代计算机视觉模型中,尤其是对于资源受限环境下的部署,网络轻量化变得至关重要。YOLOv8作为最新一代的目标检测框架,在保持高性能的同时也考虑到了计算效率的问题。
#### 深度可分离卷积简介
深度可分离卷积是一种高效的卷积操作方式,它通过将标准卷积分解成两步来减少参数量和计算成本:
1. **Depthwise Convolution (DW)**:对输入特征图中的每一个通道单独执行卷积运算;
2. **Pointwise Convolution (PW)**:使用 \(1 \times 1\) 的卷积核来进行跨通道的信息融合[^1]。
这种设计使得模型能够在不显著降低性能的情况下大幅减小规模,非常适合应用于移动设备或其他硬件条件有限制的任务场景中[^2]。
#### 在YOLOv8中的具体实现
为了在YOLOv8中引入深度可分离卷积,可以按照如下方式进行修改:
```python
import torch.nn as nn
class DepthSepConv(nn.Module):
def __init__(self, inp_channels, outp_channels, stride=1):
super(DepthSepConv, self).__init__()
# 定义深度卷积层
self.depth_conv = nn.Conv2d(
in_channels=inp_channels,
out_channels=inp_channels,
kernel_size=3,
padding=1,
groups=inp_channels,
bias=False,
stride=stride
)
# 批标准化处理
self.bn_depth = nn.BatchNorm2d(inp_channels)
# ReLU激活函数
self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
# Point-wise convolution
self.point_conv = nn.Conv2d(
in_channels=inp_channels,
out_channels=outp_channels,
kernel_size=1,
bias=False
)
# Batch normalization after point-wise conv
self.bn_point = nn.BatchNorm2d(outp_channels)
def forward(self, x):
x = self.depth_conv(x)
x = self.bn_depth(x)
x = self.relu(x)
x = self.point_conv(x)
x = self.bn_point(x)
return x
```
上述代码展示了如何定义一个基于PyTorch的深度可分离卷积模块 `DepthSepConv` 。该类接收输入通道数 (`inp
阅读全文
相关推荐


















