YOLOv10改进策略【卷积层】| SPD-Conv 针对小目标和低分辨率图像的检测任务

一、本文介绍

本文记录的是利用SPD-Conv优化YOLOv10的目标检测网络模型。在利用SPD-Conv在进行下采样特征图时保留了所有信息，避免了传统步长卷积和池化操作导致的细粒度信息丢失问题，从而使得神经网络能够学习到更有效的特征表示。在实际应用中能够显著提高检测和分类的准确性，尤其是在处理小对象和低分辨率图像时表现更为突出。

---

专栏目录：YOLOv10改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进

专栏地址：YOLOv10改进专栏——以发表论文的角度，快速准确的找到有效涨点的创新点！