改进YOLOv7系列：将RepVGG模型结构引入YOLOv7，并进行重参数化优化的极简计算机视觉架构

最新推荐文章于 2025-04-11 08:07:52 发布
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文章标签： 计算机视觉
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本文探讨了如何将RepVGG模型结构应用于YOLOv7目标检测算法，通过重参数化优化简化网络，减少参数量和计算量，实现在COCO数据集上性能和速度的提升。

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引言：
目标检测是计算机视觉领域中一项重要的任务，其在实时视频分析、自动驾驶、物体识别等领域有着广泛的应用。YOLOv7是目前较为常用的目标检测算法之一，然而其在性能和效率方面仍有提升的空间。为了进一步优化YOLOv7，本文将介绍如何将RepVGG模型结构引入YOLOv7，并进行重参数化优化，从而实现更简洁高效的计算机视觉架构。

一、YOLOv7简介
YOLOv7是YOLO（You Only Look Once）目标检测算法的最新版本，它采用单阶段的检测框架，将目标检测任务转化为一个回归问题。YOLOv7基于Darknet-53网络结构和YOLOv3的思想，在保持高性能的同时提升了检测速度。然而，YOLOv7在网络模型复杂性和精度调优上仍有待改进。

二、RepVGG模型结构简介
RepVGG是一种新颖的卷积神经网络结构，其创新之处在于使用了重参数化方法，将卷积操作分为两个阶段：特征提取和特征重建。这种设计使得RepVGG具有较低的模型复杂度和较高的计算效率，同时在精度方面也取得了令人满意的结果。

三、改进策略
为了在YOLOv7中引入RepVGG模型结构并进行重参数化优化，我们将采取以下几个步骤：

  1. 替换Darknet-53网络结构：将YOLOv7中的Darknet-53网络结构替换为RepVGG模型结构。RepVGG由一系列RepVGG Block组成，每个Block包括一
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YOLOv7改进：RepVGG结构
weixin_45303602的博客
10-05 1544
我们所说的“VGG式”指的是：没有任何分支结构。即通常所说的plain或feed-forward架构。仅使用3x3卷积。仅使用ReLU作为激活函数。主要创新点为结构重。在训练时，网络的结构是多分支进行的，而在推理时则将分支的参数进行重参数化，合为一个分支来进行的，所以推理的速度要比多分支网络快很多，并且精度也比单分支的网络更高。
【YOLOv7/YOLOv5系列改进NO.38】引入RepVGG模型结构
m0_70388905的博客
10-26 5977
YOLOv5、v7改进之三十八：引入RepVGG模型结构。关注即可免费领取深度学习算法学习资料！
ResNet改进(26)：结合RepVGG的ResNet实现
最新发布
2401_82355416的博客
04-11 287
在传统的ResNet架构中插入了一个RepVGGBlock模块。：一个结合了3x3卷积和1x1卷积的结构块BasicBlock：ResNet的基础残差块ResNet：主网络架构ResNet18：构建ResNet-18的便捷函数这个实现展示了如何将RepVGG的思想融入传统ResNet架构中，创造性地结合了两种流行架构的优势。关键点包括：RepVGGBlock的并行多分支设计标准ResNet残差块实现灵活的网络构建方式在适当位置插入RepVGG模块的策略。
YOLO改进之在YOLOv5、V8中加入RepVGG
qq_35892287的博客
01-04 2567
最近在使用yolov5和v8做小目标的检测效果对比，准备复现一下drone-YOLO的工作，本来许多工程都是面向Git的借鉴（copy）工作，但是在查阅资料的时候发现很多帖子都引流到付费订阅上，另外就是某些帖子记录不全，导致反复踩坑，为了方便后来者居上，记录下改进（踩坑）过程。RepVGG是基于VGG改造的卷积神经网络，在训练时具备多分支结构，但是在推理时仅有3*3卷积和Relu组成。在ImageNet的Top1精度达到80%，同时推理速度相比ResNet有了明显提升。
改进yolov7网络（从轻量化方面的8个方法）
jsnuchao的博客
04-20 1万+
改进yolov7 轻量化方面出发
YOLOv7改进系列：优化私有数据集，发布最新改进，全新架构提供出色性能
GzvDart的博客
09-18 207
其次，我们引入了新的范式和高效的技术，以进一步提升YOLOv7的性能。在这篇文章中，我们将介绍YOLOv7的改进系列，这个全新的架构在私有数据集上表现出色，并且其精度超越了TPH-YOLOv5。我们通过优化网络架构、引入新的范式和高效技术，以及数据增强和模型融合等手段，提高了目标检测的准确性和稳定性。我们采用了一种全新的架构，它利用了更深的网络层级以及更多的特征图，从而提高了目标检测的准确性。通过以上的改进和优化，我们的YOLOv7架构在私有数据集上取得了显著的性能提升。
改进YOLOv7系列：结合RepVGG模型结构的极简架构计算机视觉
UksApps的博客
09-21 141
RepVGG是一个轻量级的卷积神经网络结构，其主要特点是拥有可训练的卷积核。加入RepVGG结构可以有效减少YOLOv7的计算复杂度，并提高模型的准确率。此外，通过重参数化操作，我们可以使模型更加简洁和易于训练。到此为止，我们已经成功地将RepVGG模型结构加入到YOLOv7模型中，并实现了重参数化极简架构。在下一步工作中，我们可以通过Fine-tuning等方法来调整模型的性能和效率。本文将探讨如何改进YOLOv7，以加入RepVGG模型结构并实现重参数化极简架构。接下来，我们需要定义RepVGG块。
改进YOLOv7系列：将RepVGG模型结构与极简架构相结合的计算机视觉模型
ZuoProgramming的博客
09-21 139
这样的设计可以在保持较小的参数量的同时，提供强大的特征提取能力。RepVGG是一种轻量级的卷积神经网络结构，它通过将常规卷积操作替换为具有相同感受野的重复卷积模块，从而实现了高性能和高效率的目标。以上代码中，我们首先加载了训练好的改进的YOLOv7模型，并将其设置为评估模式。然而，为了进一步提升其性能和效率，我们可以将YOLOv7与RepVGG模型结构相结合，并采用重参数化和极简架构的方法进行改进。这样的改进可以提高模型的性能和效率，并在目标检测任务中取得更好的检测精度。
番外篇 | YOLOv5改进之结合结构重参数化网络RepVGG：极简架构，SOTA性能，让VGG式模型再次伟大！
突然好想你
06-04 394
ResNet、DenseNet 等复杂的多分支网络可以增强模型的表征能力，使得训练效果更好，但是多分支的结构在推理的时候效率严重不足。看起来二则不可兼得。能否两全其美？RepVGG通过结构重参数化的方法，在训练的时候使用多分支结构，而在推理的时候多分支结构融合成单路结构，即保证了训练的效果，也提高了推理速度。🌈
YOLOv8有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例
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专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
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【YOLOv7】主要改进点详解_yolov7改进
2401_84254530的博客
06-25 1332
YOLOv7在5FPS到160FPS的范围内，无论是速度或是精度，都超过了目前已知的检测器在V100上进行测试， 精度为56.8%AP的模型可达到30FPS（batch=1）以上的检测速率目前唯一一款在如此高精度下仍能超过30FPS的检测器代码冗余，版本更新问题如何评价AlexeyAB版的YOLOv7？验证时数据预处理的图像缩放异常（没有做padding操作）验证时的NMS异常（应该是multi_label = False）参考资料。
即插即用篇 | YOLOv8 引入 RepVGG 重参数化模块 |《RepVGG：让VGG风格的卷积神经网络再次伟大》
YOLOv8项目贡献者
04-26 4807
YOLOv8 引入RepVGG 重参数化模块
【YOLOv7改进系列】简化YOLOv7-tiny池化层，便于引入改进的池化层
2401_84870184的博客
06-08 1805
相比YOLOv5/v7，除了YOLOv5n外，YOLOv7tiny的参数量较小，效果往往也相较YOLOv5n高上不少，又近来博主打算改进yolov7-tiny文件，但苦于其池化层部位是直接写在yaml中的，修改极为不便，因此对池化层做简化处理。本次修改的目标是将yaml中池化层的代码修改为单层代码形式来代表，便于以后做替换、改进工作，因此，需要保证改进前后的参数量、GFLOPS相同。此外，可能有小伙伴会疑问，为何博主不推荐把所有部位都简化？这是因为某些修改常常会修改于1x1的卷积，而不修改3x3的卷积。
“利用梯度流信息优化YOLOv7主干结构：融合YOLOv8核心模块“ 计算机视觉
带你成为别人眼中的大佬！
06-01 378
本文针对YOLOv7的不足之处，提出了一种改进主干结构的方法，通过融合YOLOv8的核心模块，利用梯度流信息来提高算法的精度和鲁棒性。在VOC2007数据集上的实验结果表明，我们的算法相比于原始的YOLOv7算法，平均精度提高了约2.5%，漏检率下降了约3.8%。我们将YOLOv8的核心模块结构融合在YOLOv7的主干网络中，以提高YOLOv7算法的精度和鲁棒性。梯度流信息模块是我们提出的一种新的模块，它可以提取出图像中不同区域的梯度信息，并利用这些信息来指导网络的训练过程。
芒果YOLOv8改进80：主干Backbone篇RepVGG结构：简单但功能强大的卷积神经网络架构
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10-11 1298
YOLOv8代码实践 | 改进RepVGG结构
YOLOv5、YOLOv8改进：RepVGG结构
weixin_45303602的博客
10-09 1736
最新RepVGG结构: Paper我们所说的“VGG式”指的是：没有任何分支结构。即通常所说的plain或feed-forward架构。仅使用3x3卷积。仅使用ReLU作为激活函数。主要创新点为结构重参数化。在训练时，网络的结构是多分支进行的，而在推理时则将分支的参数进行重参数化，合为一个分支来进行的，所以推理的速度要比多分支网络快很多，并且精度也比单分支的网络更高。
番外篇 | YOLOv8改进之引入RepVGG重参数化模块 | 即插即用，实现有效涨点
突然好想你
04-03 955
重参数化模块（RepVGG）是一种深度学习模型，它借鉴了卷积神经网络（CNN）中的卷积操作，并对其进行了一些改进，以提高模型的性能和计算效率。RepVGG的核心思想是通过重参数化技术，对卷积操作中的权重进行重新配置，以适应不同的数据集和任务。本文就给大家详细介绍如何在YOLOv8中引入RepVGG重参数化模块！~🌈
yolov7改进优化之蒸馏（一）
Awesome Computer Vision, 做计算机视觉的程序员
10-17 2857
这篇文章简述了一下yolov7的蒸馏过程，更多细节将在下一篇中讲述。
英文论文（sci）解读复现【NO.5】让RepVGG再次变得更强大：一种量化感知方法
m0_70388905的博客
02-17 2367
让RepVGG再次变得更强大：一种量化感知方法。
Repvgg魔改
03-15
### 关于RepVGG模型魔改实现方案 #### 背景概述 RepVGG 是一种极简的神经网络架构，其核心思想是在训练阶段采用多分支结构（类似于ResNet中的残差连接），而在推理阶段将这些多分支结构等效转换为单个卷积层[^2]。这种方式不仅简化了模型部署流程，还显著提升了推理效率。 为了实现 RepVGG 的魔改或定制化需求，可以从以下几个方面入手： --- #### 1. **自定义卷积核大小** RepVGG 默认采用了 $3 \times 3$ 卷积作为主要算子。然而，在某些场景下可能需要更灵活的设计。例如： - 使用不同尺寸的卷积核（如 $1 \times 1$, $5 \times 5$ 或其他组合）来适应特定任务的需求。 - 结合分组卷积（Group Convolution）减少计算开销并增加通道间独立性。 可以通过继承 PyTorch 中 `nn.Conv2d` 类来自定义新的卷积操作，并将其嵌入到 RepVGG 的基础单元中[^3]。 ```python import torch.nn as nn class CustomConvBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, groups=1): super(CustomConvBlock, self).__init__() padding = (kernel_size - 1) // 2 self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=padding, bias=False, groups=groups) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return nn.functional.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` --- #### 2. **引入 Squeeze-and-Excitation (SE) 层** Squeeze-and-Excitation 模块能够增强特征图的空间权重分布，从而提高模型表达能力。可以在 RepVGG 的每个 stage 后加入 SE 操作。 以下是 SE 模块的一个简单实现： ```python class SELayer(nn.Module): def __init__(self, channel, reduction=16): super(SELayer, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(channel, channel // reduction), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(channel // reduction, channel), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): b, c, _, _ = x.size() y = self.avg_pool(x).view(b, c) y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1) return x * y.expand_as(x) ``` 随后可将其集成至 RepVGG 块中： ```python class RepVGGBlockWithSE(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, use_se=False): super(RepVGGBlockWithSE, self).__init__() self.repvgg_block = ... # 定义标准 RepVGG block if use_se: self.se_layer = SELayer(out_channels) else: self.se_layer = None def forward(self, x): x = self.repvgg_block(x) if self.se_layer is not None: x = self.se_layer(x) return x ``` --- #### 3. **动态调整宽度因子** RepVGG 提供了一个参数化的宽度扩展机制，允许开发者通过调节宽度乘数（width multiplier）控制每层的输出通道数量。可以根据具体硬件资源约束设置不同的宽度因子。 假设原生配置文件如下所示，则可通过修改 YAML 文件内的 `out_channels` 字段完成定制： ```yaml stage0: out_channels: 64 num_blocks: 1 stage1: out_channels: 192 num_blocks: 2 ... ``` 如果希望进一步压缩模型规模，可以按比例缩小各阶段的输出维度；反之亦然。 --- #### 4. **结合 Transformer 构建混合架构** 近年来，Vision Transformers (ViTs) 在计算机视觉领域取得了巨大成功。借鉴 YOLOv10 将 ViT 思想融入 CNN 设计的理念，也可以尝试在 RepVGG 上叠加注意力机制或者局部窗口变换器组件。 例如，利用 Swin Transformer 的滑动窗口策略替代部分传统卷积运算，形成更加高效的跨尺度交互方式。 --- #### 5. **微调与蒸馏技术优化性能** 无论采取何种改动措施，最终都需要借助迁移学习手段对新构建的模型进行充分预热和精调。特别是当目标域数据集较小的情况下，知识蒸馏成为了一种有效的解决方案[^1]。 --- ### 示例代码片段 以下是一个简单的 RepVGG 修改版框架示例： ```python from torchvision.models import repvgg def create_custom_repvgg(width_multiplier=[1., 1., 1., 1.], deploy=False): model = repvgg.create_repvgg_a0(deploy=deploy) for i, layer in enumerate(model.stage0.modules()): if isinstance(layer, repvgg.RepVGGBlock): new_out_ch = int(layer.out_channels * width_multiplier[0]) setattr(layer, 'conv', nn.Conv2d(layer.in_channels, new_out_ch, 3)) return model ``` ---
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