在YOLOv8中，DualConv是一种用于构建轻量级深度神经网络的技术。它结合了3x3和1x1的卷积核，同时处理相同的输入特征图通道，并通过组卷积技术高效地排列卷积滤波器。这种结构旨在减少深度神经网络的计算成本和参数数量，同时提高模型的精度。
DualConv的核心原理是利用3x3卷积核来捕获局部特征和空间信息，以及1x1卷积核来减少特征图的通道数量，降低计算成本和参数数量。这种结合可以在保持准确性的同时，实现参数的有效压缩和计算的高效性。
在YOLOv8中，DualConv可以应用于目标检测任务，例如在YOLOv3上，它显著提升了目标检测速度，并在PASCAL VOC数据集上提高了准确性。此外，DualConv也被用于轻量级网络如MobileNetV2，进一步减少了参数数量，同时在CIFAR-100数据集上仅轻微下降了准确性。
在实际应用中，DualConv可以通过在模型的卷积层中引入这种结构来实现。例如，可以在YOLOv8的主干网络中添加DualConv层，以提高特征提取的效率和准确性。
这种改进的卷积技术不仅适用于YOLO系列的目标检测模型，也可以应用于其他需要轻量化网络的场景，如图像分类、语义分割等任务。通过这种方式，DualConv有助于在资源受限的环境中部署高性能的深度学习模型。