YOLOv8改进 | 融合改进篇 | BiFPN+ RepViT(教你如何融合改进机制)

本文介绍了如何融合改进YOLOv8,特别是BiFPN和RepViT的融合。文章详细讲解了RepViT的结构优化策略,包括结构性重组、扩展比率调整和宏观及微观设计优化。接着阐述了BiFPN的双向特征融合、加权融合机制和结构优化,以及如何在代码中修改和添加BiFPN和RepViT模块。最后,给出了融合改进的yaml文件和注意事项。

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一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是融合改进,最近有好几个读者和我反应单独的机制都能够涨点,一融合起来就掉点,这是大家不了解其中的原理(这也是为什么我每一个机制都给大家讲解一下原理,大家要明白其中的每个单独的机制涨点原理然后才能够更好的融合,有一些结构是有冲突的),不知道哪些模块和那些模块融合起来才能够涨点。所以本文给大家带来的改进机制是融合 BiFPN+ RepViT的融合改进机制,实现大幅度涨点进行二次创新

专栏目录:YOLOv8改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制

专栏回顾:YOLOv8改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备    

后期我会提供包含上百个改进机制和五十余种有效的融合改进机制,而且我会教大家如何去融合模块,才能够涨点,大家自己融合模块一些无效的融合可能会导致模型不收敛。

目录

一、本文介绍

二、RepViT基本原理

三、BiFPN原理

2.1 BiFPN的基本原理

2.2 双向特征融合

2.3 加权融合机制

2.4 结构优化

四、手把手教你修改BiFPN

4.1 BiFPN核心代码

4.2 修改一

4.3 修改二 

4.4 修改三 

五、手把手教你添加RepViT 

5.1 RepViT核心代码

5.2 修改一

5.3 修改二

5.3 修改三 

5.4 修改四

5.5 修改五 

5.6 修改六 

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