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RepVGG-YOLO：目标检测 backbone 重构完整指南

目标检测模型的精度与速度平衡一直是工业应用的核心难题。YOLOv5在速度和精度方面已经表现出色，但backbone网络的效率仍有优化空间。RepVGG通过结构重参数化技术，在推理时实现极快的速度同时保持较高的精度表现。将RepVGG作为YOLOv5的backbone，能够在相同计算预算下提升3-5%的mAP，推理速度提升23%。

RepVGG核心原理解析

结构重参数化技术突破

RepVGG的核心创新在于训练时使用多分支结构，推理时转化为单一分支的VGG式网络。这种设计结合了训练时的强表征能力和推理时的高效率。

训练阶段结构：

• 1x1卷积分支提供非线性变换
• 恒等连接分支保留原始特征
• 3x3卷积分支提取空间特征

推理阶段转换：
通过参数融合技术，将多分支结构合并为单个3x3卷积层，大幅减少内存访问和计算开销。

数学原理详解

重参数化的核心是卷积层的线性合并。对于输入x，训练时的输出为：
y = f(x) = Conv3x3(x) + Conv1x1(x) + Identity(x)

推理时通过卷积的加法特性合并：
W’ = W3x3 + pad(W1x1) + diag(b)