YOLOv10模型改进-卷积层改进-第17篇：YOLOv10改进策略【卷积层】| ConvNeXt卷积改进方案

一、本文介绍本文记录的是利用ConvNeXt卷积改进YOLOv10的特征提取部分。ConvNeXt通过将Transformer的设计理念引入卷积神经网络，实现了优异的性能。二、ConvNeXt模块介绍2.1 设计出发点将Transformer的深度可分离卷积、LayerNorm、GELU激活函数等设计理念引入CNN。2.2 模块结构ConvNeXt块：深度卷积：空间特征提取LayerNorm：归一化逐点卷积：通道变换GELU激活：非线性变换三、ConvNeXt的实现代码importtorchimporttorch.nnasnnclass