六安市网站建设_网站建设公司_SQL Server_seo优化
2026/1/17 9:52:02
网站建设
项目流程
绿色线条为添加RepVGGBlock后的效果,map提升4.89,召回率提升8.66 REPVGGOREPA模块代表了重参数化技术的最新发展,它通过巧妙的架构设计实现了训练时的丰富表达和推理时的高效计算。
文章目录 移植 创建ultralytics\cfg\models\v13\yolov13-REPVGGOREPA.yaml 修改ultralytics\nn\tasks.py 修改ultralytics/nn/modules/__init__.py 创建ultralytics\nn\modules\orepa.py 修改ultralytics\nn\modules\block.py REPVGGOREPA模块原理教程 1. 背景与动机 1.1 重参数化卷积的演进 1.2 OREPA技术的革新 2. OREPA核心技术原理 2.1 多分支架构设计 2.2 动态权重生成机制 2.3 分解卷积优化 3. RepVGGBlock\_OREPA架构 3.1 整体设计理念 3.2 多分支融合机制 3.3 结构重参数化 4. Bottleneck\_REPVGGOREPA设计 5. REPVGGOREPA1模块架构 6. 技术优势与创新点 6.1 训练推理解耦 6.2 特征表达多样性 6.3 参数效率优化 7. 应用场景与实践 8. 总结 移植 创建ultralytics\cfg\models\v13\yolov13-REPVGGOREPA.yaml nc : 80 # number of classesscales : # model compound scaling constants, i.e.'model=yolov13n.yaml' will call yolov13.yaml with scale'n' # [depth, width, max_channels]n : [0.50