091、GSConv 加 VoV-GSCSP 的 Slim-Neck 完整适配代码与参数量对比
091、GSConv 加 VoV-GSCSP 的 Slim-Neck 完整适配代码与参数量对比从一次深夜调试说起上个月帮一个做工业缺陷检测的朋友调模型,他用的YOLOv8s,在边缘设备上推理速度卡在45ms下不来。我一看他的neck部分,标准的C2f堆叠,参数量倒是不大,但计算量在ARM上扛不住。他问我能不能把neck砍薄一点,我说砍薄容易掉点,不如换Slim-Neck结构——用GSConv替代普通卷积,用VoV-GSCSP替代C2f。他试了之后,mAP掉了不到0.3%,但推理速度从45ms降到了28ms,直接跑满30fps。这就是今天要聊的东西。GSConv是什么?为什么它能瘦身?GSConv的全称是Grouped Shuffle Convolution,说白了就是深度可分离卷积的改良版。标准深度可分离卷积有个问题:逐通道卷积和逐点卷积之间信息割裂严重,导致特征表达能力下降。GSConv的做法是在逐点卷积之后加一个shuffle操作,把分组后的特征重新打乱,让不同通道的信息充分混合。代码实现上,GSConv长这样:classGSConv(nn

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