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文章目录

• 移植
• • 创建 ultralytics\cfg\models\v13\yolov13-DCMB.yaml
  • 修改ultralytics\nn\tasks.py
  • 修改ultralytics/nn/modules/__init__.py
  • 修改ultralytics\nn\modules\block.py
• DCMB (Dynamic ConvMixer Block) 原理详解教程
• • 1. 引言
  • 2. 动态Inception深度卷积核心机制
  • • 2.1 多形状卷积核设计
    • 2.2 动态权重生成机制
  • 3. 动态Inception混合器架构
  • • 3.1 通道分组处理
    • 3.2 多核尺寸并行处理
    • 3.3 特征融合与投影
  • 4. 卷积门控线性单元（ConvolutionalGLU）
  • • 4.1 门控机制原理
    • 4.2 特征维度变换
    • 4.3 深度卷积增强
  • 5. DynamicIncMixerBlock整体架构
  • • 5.1 双路径设计
    • 5.2 层缩放（LayerScale）机制
    • 5.3 DropPath正则化
  • 6. 批归一化策略
  • • 6.1 BatchNorm的选择
    • 6.2 归一化位置
  • 7. DCMB模块的C2f集成
  • • 7.1 模块化构建
    • 7.2 层次化特征提取
  • 8. 技术优势分析
  • • 8.1 自适应多尺度特征提取
    • 8.2 多形状卷积核互补
    • 8.3 门控机制增强
    • 8.4 训练稳定性优化
  • 9. 应用场景与性能
  • • 9.1 目标检测任务
    • 9.2 图像分类任务
    • 9.3 语义分割任务
  • 10. 总结