YOLOv10模型改进-Backbone改进-第56篇：YOLOv10改进策略【Backbone】| ConvNeXt Backbone替换

一、本文介绍

本文记录的是利用ConvNeXt作为Backbone改进YOLOv10的特征提取部分。ConvNeXt通过将Transformer的设计理念引入卷积神经网络，实现优异的性能。

二、ConvNeXt模块介绍

2.1 设计出发点

将Transformer的深度可分离卷积、LayerNorm、GELU激活函数等设计理念引入CNN。

2.2 模块结构

ConvNeXt块：

1. 深度卷积：空间特征提取
2. LayerNorm：归一化
3. 逐点卷积：通道变换
4. GELU激活：非线性变换

三、ConvNeXt的实现代码

importtorchimporttorch.nnasnncl