芒果YOLOv10改进64：主干Backbone篇RepVGG结构：简单但功能强大的卷积神经网络架构

💡本篇内容：YOLOv10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 YOLOv10 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，YOLOv10

应部分读者要求，新增一篇RepVGG

论文理论部分 + 原创最新改进 YOLOv10 代码实践改进

文章目录

    • 论文理论部分 + 原创最新改进 YOLOv10 代码实践改进
    • RepVGG 论文
      • 模型定义
      • 结构重参数化让VGG再次伟大
    • 2.在YOLOv10中加入 RepVGG 结构🚀
      • 新增YOLOv10的yaml配置文件
      • 核心代码
      • task.py 配置
      • 修改部分
      • 训练YOLOv10_RepVGGBlock模型

RepVGG 论文

在这里插入图片描述

论文参考：最新RepVGG结构: Paper

模型定义

我们所说的“VGG式”指的是：

  1. 没有任何分支结构。即通常所说的plain或feed-forward架构。

  2. 仅使用3x3卷积。

  3. 仅使用ReLU作为激活函数。

在这里插入图片描述

结构重参数化让VGG再次伟大

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