一、本文介绍本文记录的是利用MobileNetV3深度可分离卷积模块改进YOLOv10的特征提取部分。MobileNetV3通过深度可分离卷积和倒残差结构，实现轻量级高效特征提取。二、MobileNetV3模块介绍2.1 设计出发点深度可分离卷积将标准卷积分解为深度卷积和逐点卷积，大幅减少计算量。2.2 模块结构InvertedResidual块：逐点卷积：升维深度卷积：空间特征提取SE注意力：通道注意力逐点卷积：降维三、MobileNetV3的实现代码importtorchimporttorch.nnasnnclass
YOLOv10模型改进-卷积层改进-第14篇：YOLOv10改进策略【卷积层】| MobileNetV3深度可分离卷积
发布时间：2026/7/1 6:00:35
一、本文介绍本文记录的是利用MobileNetV3深度可分离卷积模块改进YOLOv10的特征提取部分。MobileNetV3通过深度可分离卷积和倒残差结构，实现轻量级高效特征提取。二、MobileNetV3模块介绍2.1 设计出发点深度可分离卷积将标准卷积分解为深度卷积和逐点卷积，大幅减少计算量。2.2 模块结构InvertedResidual块：逐点卷积：升维深度卷积：空间特征提取SE注意力：通道注意力逐点卷积：降维三、MobileNetV3的实现代码importtorchimporttorch.nnasnnclass
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