HRnet 算法：深度可分离卷积带来的优化

深度可分离卷积是一种将标准卷积分解为深度卷积和逐点卷积的技术，可以大幅减少计算量和参数数量。在使用深度可分离卷积替换标准卷积后，HRnet 算法可以获得以下变化：

1. 更小的模型尺寸：深度可分离卷积可以减少模型的参数数量和计算量，从而使得模型更小，更轻量化。

2. 更快的训练和推理速度：由于深度可分离卷积可以减少计算量和参数数量，所以在训练和推理时可以更快地完成。

3. 更高的准确率：由于深度可分离卷积可以减少过拟合的风险，所以在一些数据集上可以获得更高的准确率。

总之，使用深度可分离卷积替换标准卷积可以使得 HRnet 算法更加高效、轻量化和准确。