YOLOv5、YOLOv8改进： GSConv+Slim Neck_vovgscsp

论文题目：Slim-neck by GSConv: A better design paradigm of detector architectures for autonomous vehicles

论文：https://arxiv.org/abs/2206.02424

代码：https://github.com/AlanLi1997/Slim-neck-by-GSConv

在计算机视觉领域，目标检测是一项复杂而具有挑战性的任务，特别是在车载边缘计算平台上，实时性要求较高，而且传统的大型模型往往难以满足这一需求。另一方面，基于大量深度可分离卷积层构建的轻量级模型可能无法保持足够的准确性。为了解决这些问题，本文提出了一种名为GSConv的新方法，以在降低模型复杂性的同时保持准确性。GSConv不仅可以平衡模型的速度和准确性，还引入了一种名为Slim-Neck的设计范式，以在计算成本方面实现更高的效益。实验结果表明，与原始网络相比，本文方法在性能上取得了显著的提升，例如在Tesla T4上以约100FPS的速度获得了70.9%的mAP0.5，显示了其在目标检测领域的优越性。

目标检测在无人驾驶汽车中具有重要的意义，它是使车辆能够感知周围环境的基本能力。当前，基于深度学习的目标检测算法在这一领域中占据主导地位。这些算法在检测阶段通常可分为两种类型：一阶段检测和两阶段检测。两阶段检测器在小目标的检测方面表现更佳，通过稀疏检测的原理能够实现更高的平均精度（mAP），但其速度较慢。而一阶段检测器虽然在小目标的检测和定位方面不如两阶段检测器准确，但其速度更快，这在工业应用中具有重要意义。

尽管人们常常认为模型的非线性能力与神经元的数量成正比，但这并不是完整的理解。事实上，生物大脑在信息处理方面具有强大的能