YOLOv10模型改进-卷积层改进-第14篇：YOLOv10改进策略【卷积层】| MobileNetV3深度可分离卷积

一、本文介绍

本文记录的是利用MobileNetV3深度可分离卷积模块改进YOLOv10的特征提取部分。MobileNetV3通过深度可分离卷积和倒残差结构，实现轻量级高效特征提取。

二、MobileNetV3模块介绍

2.1 设计出发点

深度可分离卷积将标准卷积分解为深度卷积和逐点卷积，大幅减少计算量。

2.2 模块结构

InvertedResidual块：

1. 逐点卷积：升维
2. 深度卷积：空间特征提取
3. SE注意力：通道注意力
4. 逐点卷积：降维

三、MobileNetV3的实现代码

importtorchimporttorch.nnasnnclass