一、本文介绍
本文给大家带来的改进机制是我结合Dual的思想利用HetConv提出一种全新的结构CSPHet，我们将其用于替换我们的C3结构，可以将参数降低越20W，GFLOPs降低至4.1GFLOPs，同时本文的结构比我提出的另一个CSPPC精度更高，但是轻量化效果要差一点同时本文结构为我独家创新，全网无第二份，非常适合用于发表论文，该结构非常灵活，利用Dual卷积思想，结合异构内核卷积来并行处理图片，结构上的结合非常合理，同时该结构非常适合轻量化的读者。
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二、HetConv原理
2.1 HetConv的基本原理
HetConv（异构内核卷积）是一种新型的深度学习架构，它采用了不同大小的卷积核来执行卷积操作。
HetConv（异构内核卷积）采用的基本原理如下：
1. 异构内核：HetConv结合了不同大小的卷积核，如图所示，部分核为3x3，部分核为1x1。
2. 参数分区：在HetConv中，卷积核被分为几个部分，参数`P`代表了这些部分的数量。比如，当`P=2`时，意味着有一半的卷积核是3x3大小，另一半是1x1。
3. 计算效率：通过使用较小的1x1卷积核替代一部分3x3核，HetConv能够减少所需的浮点运算次数（FLOPs），从而提高计算效率。
4. 参数减少：由于1x1卷积核比3x3卷积核需要更少的参数，HetConv相比标准卷积操作能够减少模型的参数数量。
5. 保持表征能力：即使减少了计算量和参数，HetConv依然能够保持卷积神经网络的表征效率，不牺牲模型的准确性。
下面这张图展示了标准卷积滤波器和HetConv（异构内核卷积）滤波器之间的区别：
图中的HetConv使用了不同大小的内核，具体如下：
- 标准卷积滤波器：所有卷积核大小相同。
- HetConv滤波器（P=2）：一半的卷积核为3x3，另一半为1x1。
- HetConv滤波器（P=4）：四分之一的卷积核为3x3，剩余的为1x1。
其中`M`代表输入通道的数量，`P`代表将卷积核分为多少部分。当我们增加`P`的值时，使用1x1大小的卷积核的比例就会增加，这样可以减少计算量并减少模型参数，但同时也能保持必要的网络性能。通过这种设计，HetConv可以在减少计算复杂度和模型大小的同时，保持或提高模型准确性。
接下来这张图比较了HetConv（异构内核卷积）滤波器与其他高效的卷积滤波器：
HetConv滤波器的优势在于它的异构性能消除了延迟，而其他类型的卷积滤波器如组卷积加逐点卷积（GWC+PWC）或深度卷积加逐点卷积（DWC+PWC）至少有一个单元的延迟。
图中清晰地展示了不同卷积类型的结构差异，包括深度卷积、组卷积、标准卷积和HetConv提出的卷积滤波器。通过这种比较，我们可以理解HetConv如何在减少计算资源的同时，还能保持或提高处理速度。
