💡💡💡本专栏所有程序均经过测试，可成功执行💡💡💡 尽管Ultralytics 推出了最新版本的 YOLOv8 模型。但YOLOv5作为一个anchor base的目标检测的算法，YOLOv5可能比YOLOv8的效果更好。注意力机制是提高模型性能最热门的方法之一，本文给大家带来的教程是将YOLOv5的backbone的Conv用repvgg模块替换来提取特征。文章在介绍主要的原理后，将

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重振VGG雄风！主体仅使用3×3卷积和ReLU！据作者称，在ImageNet上，RepVGG的top-1准确性达到80％以上，这是基础模型的首次实现！综合性能超越ResNet、EfficientNet等，部分代码刚刚开源！ 注1：文末附【计算机视觉细分垂直方向】交流群（含检测、分割、跟踪、医疗、GAN、Transformer等） 注2：欢迎点赞，支持分享！ RepVGG RepVGG: M

论文：RepVGG Making VGG-style ConvNets Great Again 链接：https://arxiv.org/abs/2101.03697 代码链接：https://github.com/DingXiaoH/RepVGG 发表刊物：cvpr2021 作者：Xiaohan Ding, Xiangyu Zhang, Ningning Ma, Jungong Han, Gu

💡本篇内容：YOLOv8改进RepVGG结构：简单但功能强大的卷积神经网络架构 💡🚀🚀🚀本博客 改进源代码改进 适用于 YOLOv8 按步骤操作运行改进后的代码即可 💡本文提出改进 原创 方式：二次创新，YOLOv8专属 应部分读者要求，新增一篇RepVGG 论文理论部分 + 原创最新改进 YOLOv8 代码实践改进 文章目录 论文理论部分 + 原创最新改进 YOLOv

文章目录 前言一、RepVGG1.RepVGG 模型定义2.RepVGG Block 结构3.单分支模型的优势🎆速度快🎆节省内存🎆灵活 4.structural re-parameterization结构重参数化✨结构重参数化引入(ACNet)✨Conv+BN层融合✨Conv_3x3和Conv_1x1合并✨identity分支(BN)转化为3x3卷积层✨多分支融合 二、RepVGG网