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YOLOv10模型改进-卷积层改进-第13篇:YOLOv10改进策略【卷积层】| GhostNet幽灵卷积

YOLOv10模型改进-卷积层改进-第13篇:YOLOv10改进策略【卷积层】| GhostNet幽灵卷积
📅 发布时间:2026/7/1 7:01:39

一、本文介绍

本文记录的是利用GhostNet幽灵卷积模块改进YOLOv10的特征提取部分。GhostNet通过廉价操作生成更多特征图,大幅减少参数和计算量。

二、GhostNet模块介绍

2.1 设计出发点

传统卷积生成的特征图中存在大量冗余,GhostNet通过先进行普通卷积生成少量特征图,再通过廉价操作(如深度卷积)生成更多"幽灵"特征图。

2.2 模块结构

GhostConv包含两个步骤:

  1. 普通卷积:生成少量特征图
  2. 深度卷积:生成幽灵特征图

2.3 模块优势

  • 参数减少:减少约50%的参数
  • 计算量减少:减少约50%的FLOPs
  • 精度保持:保持与普通卷积相当的精度

三、GhostNet的实现代码

importtorchimporttorc

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