YOLOv7改进主干系列：QARepNeXt结构的原创改进和美团提出的量化感知方法

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本文介绍了针对YOLOv7的主干网络结构改进，提出了QARepNeXt，融合了QARepVGG和Rep结构，并结合美团的量化感知方法，提升了目标检测的精度和效率。QARepNeXt通过NeXt模块和深度可分离卷积增强表达能力，应用量化感知方法实现了模型轻量化和加速。

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近年来，计算机视觉领域取得了长足的进步。特别是目标检测算法YOLO（You Only Look Once）在实时物体检测方面表现出色，其简洁而高效的设计备受瞩目。为了进一步提升YOLO的性能，研究人员不断致力于改进其主干网络结构。

最新研究中，结合最新的QARepVGG和Rep结构，我们提出了一种全新的主干网络结构QARepNeXt，旨在再一次让RepVGG变得更好，并采用了美团提出的一种量化感知方法。

QARepNeXt结构的原创改进
QARepNeXt是基于QARepVGG和Rep结构的改进版。RepVGG作为一个轻量级的卷积神经网络，通过将卷积层分为两个子层，一个执行卷积操作，另一个执行恒等映射（identity mapping），并将二者相加，以实现网络的非常规宽度。而QARepVGG则进一步改进了RepVGG，引入了注意力机制，使得网络更加注重关键信息的提取。

我们在QARepVGG的基础上进行了一系列改进，进而形成了QARepNeXt结构。首先，我们引入了NeXt（NeXt Evolution）模块，该模块采用了残差连接和分组卷积的方式，增强了网络的非线性表达能力。其次，我们在NeXt模块中加入了深度可分离卷积，以减少参数数量和计算量，提高模型的轻量级特性。

在实际应用中，我们发现QARepNeXt相比于QARepVGG在物体检测任务上有着更好的性能表现。经过大量实验和对比分析，QARepNeXt在保持较低计算复杂度的同时，能够有效降低漏检率和误检率，提升目标检测的精度和鲁棒性。

量化感知方法的应用
为了进一步优化QARepNeXt，我们借鉴了美团提出的一种量化感知方法。该方法通过对网络权重的量化和剪枝，以及对量化后模型的finetune来达到模型轻量化和加速的