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前言：Hello大家好，我是小哥谈。深度可分离卷积是一种卷积神经网络中的卷积操作，它可以将标准卷积分解为两个较小的卷积操作：深度卷积和逐点卷积。深度卷积是在每个输入通道上分别执行卷积，而逐点卷积是在所有通道上执行卷积。这种分解可以大大减少计算量和参数数量，从而提高模型的效率和准确性。本节课就给大家介绍一下如何在YOLOv5主干网络中引入深度可分离卷积C3模块，希望大家学习之后能够有所收获~！🌈
前期回顾：
前言：Hello大家好，我是小哥谈。深度可分离卷积是一种卷积神经网络中的卷积操作，它可以将标准卷积分解为两个较小的卷积操作：深度卷积和逐点卷积。深度卷积是在每个输入通道上分别执行卷积，而逐点卷积是在所有通道上执行卷积。这种分解可以大大减少计算量和参数数量，从而提高模型的效率和准确性。本节课就给大家介绍一下如何在YOLOv5主干网络中引入深度可分离卷积C3模块，希望大家学习之后能够有所收获~！🌈
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