深度可分离卷积的过程示意图，深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）是卷积神经网络中的一种高效卷积操作，旨在减少计算量和参数数量，同时保持模型的性能。包含对通道的卷积和点对点的卷积。