YOLOv10改进策略【卷积层】| ECCV-2024 小波卷积WTConv 增大感受野，降低参数量计算量，独家创新助力涨点

一、本文介绍

本文记录的是利用小波卷积WTConv模块优化YOLOv10的目标检测网络模型。WTConv的目的是在不出现过参数化的情况下有效地增加卷积的感受野，从而解决了CNN在感受野扩展中的参数膨胀问题。本文将其加入到深度可分离卷积中，有效降低模型参数量和计算量，并二次创新C3k2，使模块更好地捕捉低频特征，增强网络性能。

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