YOLOv10改进 | 主干/Backbone篇 | 华为最新VanillaNet主干替换Backbone实现大幅度长点

一、本文介绍

本文给大家来的改进机制是华为最新VanillaNet网络，VanillaNet是一种注重极简主义和效率的神经网络架构。它的设计简单，层数较少，避免了像深度架构和自注意力这样的复杂操作(需要注意的是该网络结构的通道数会被放大，GFLOPs的量会很高)。我将其替换整个YOLOv10的Backbone，在一些大目标和小目标检测上均有涨点，效果比上一篇RepViT的效果要好。我的实验数据集是一个包含1000张图片包含大中小的检测目标的数据集上(共有20+类别)，下面我会附上基础版本和修改版本的训练对比图，同时我会手把手教你添加该网络结构。

 专栏回顾：YOLOv10改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备 

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目录

一、本文介绍

二、VanillaNet原理

2.2  VanillaNet的基本原理

2.2.1 深度训练策略

2.2.2 串联激活函数

三、VanillaNet的核心代码 

四、手把手教你添加VanillaNet网络结构

修改一

修改二

修改三 

修改四

修改五 

修改六 

 修改七

修改八

五、VanillaNet的yaml文件