【YOLOv7】主要改进点详解_yolov7改进

重参数化的作用：在保证模型性能的条件下加速网络，主要是对卷积+BN层以及不同卷积进行融合，合并为一个卷积模块。

下面给出了卷积+BN融合的公式化过程，红色表示卷积参数（权重和偏置），蓝色是BN参数（

m

m

m是输入均值，

v

v

v是输入标准差，

γ

\gamma

γ和

β

\beta

β是两个可学习的参数），最终经过一系列化简，融合成了一个卷积：

在YOLOv7中，除了网络最后使用RepConv重参数化卷积之外，作者也提到了其他三处使用重参数化技巧的地方：

we perform reparameterization on conv-bn, repconv, orepa, and yolor.

对应model/yolo.py中model类的fuse函数（这里）：

辅助头检测

YO