一、本文介绍
🔥本文介绍引入 GCHalf-convolution 模块可以显著提升 DEIM 在资源受限环境下的性能。该模块通过通道分组与半卷积结合，有效减少了参数量与计算量，增强了模型对不同尺度和复杂背景下目标的特征提取能力。在保持模型轻量化的同时，GC Half-convolution 能够更细致地区分目标的边缘纹理、颜色、结构等关键信息，从而提升检测精度。特别是在面对小目标、多类别、形态相近的目标时，该模块能提取更具判别性的局部与全局特征，优化 DEIM 的检测效果，并加快推理速度，适用于移动端或嵌入式场景下的高效部署。
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本文目录
一、本文介绍
二、CGHalfConv模块介绍
2.1 CGHalfConv模块网络结构图
2.2 CGHalfConv模块的作用
2.3 CGHalfConv模块的原理
1. 通道分组机制（Channel Grouping）
2. 半卷积机制（Half-Convolution）
2.4 CGHalfConv模块的优势
三、完整核心代码
四、手把手教你添加DEIM创新改进模块和配置改进点步骤
五、创建deim不同版本含多种创新改进yml文件
🚀创新改进1：deim_hgnetv2_n+CGHalfConv.yml
