怎样采用Pconv+Pwconv替换常规的3x3卷积？

[xiaoche-24]

我在YOLOv5中采用Pconv（输入通道是c）+conv1x1（输入通道c,输出通道2c）组合的方式替换conv3x3（输入通道是c、输出通道是2c），特征图尺度是没有改变的，测试后精度和速度均降低了；我想请问是需要采用Fasternet Block进行来替换conv3x3嘛？它的输入通道、输出通道该怎么设置呢？是否能够提升检测速度？

[duoxiangqinzuo]

你的效果怎么样？从实验结果来看，在表1中，作者比较了相同输入相同输出时使用不同卷积核的推理速度，但是没有比较这时候的精度；在表3中，作者比较了相近参数相近浮点运算数时的推理速度和准确率，由于作者使用的是PConv和1x1卷积，所以相同参数下输出的通道数应该是比较大的。因此，或许，当输入输出通道数一样时效果可能不好，需要扩大输入输出通道数。

[wzqforever]

要多多实验，这个东西不是口头能说出来的，部分卷积只能说作为一个降低复杂度的思路，具体还得实验

[1chenchen22]

您有做了尝试吗，效果提升了吗。我这里有点报错问题