💡💡💡本文独家改进：双卷积由组卷积和异构卷积组成，执行 3×3 和 1×1 卷积运算代替其他卷积核仅执行 1×1 卷积。
💡💡💡DualConv 显着降低了深度神经网络的计算成本和参数数量，同时在某些情况下令人惊讶地实现了比原始模型略高的精度。 我们使用 DualConv 将轻量级 MobileNetV2 的参数数量进一步减少了 54%
💡💡💡如何跟YOLO26结合：1）替换原始的Conv
结构改进图：
《YOLO26魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：
链接：
news
2026/4/23 16:16:54
YOLO26优化：卷积魔改 | 轻量化双卷积DualConv，完成涨点且计算量和参数量显著下降
张小明
前端开发工程师
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