📌 📄 内容摘要:
@ZPD 在 YOLO算法框架改进系列：轻量化GSConv助力降参提点 中发帖
一、GSConv论文理论
论文地址：[Slim-neck by GSConv: A better design paradigm of detector architectures for autonomous vehicles]
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1.理论思想
本文引入了一种新方法 GSConv 来减轻模型的复杂度并保持准确性。GSConv 可以更好地平衡模型的准确性和速度。并且，提供了一种设计范式，Slim-Neck，以实现检测器更高的计算成本效益。
2.创新点
1)引入了一种新方法 GSConv 来代替 SC 操作。该方法使卷积计算的输出尽可能接近 SC，同时降低计算成本；
2)为自动驾驶汽车的检测器架构提供了一种新的设计范式，即带有标准 Backbone 的 Slim-Neck 设计；
操作过程：
1)输入进行一个普通卷积的下采样
2)对上一步的输出使用DWCo...
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