【DEIM创新改进】全网独家首发Conv改进篇 | SCI一区2025 | DEIM引入轻量级CGHalfConv通道分组半卷积模块，更细致地区分目标的边缘纹理、颜色、结构等关键信息，有效提升检测精度

 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