RepHead一种重参数化检测头用于提升YOLOv8在困难样本上的检测性能

本专栏专为AI视觉领域的爱好者和从业者打造。涵盖分类、检测、分割、追踪等多项技术，带你从入门到精通！后续更有实战项目，助你轻松应对面试挑战！立即订阅，开启你的YOLOv8之旅！

专栏订阅地址：https://blog.youkuaiyun.com/mrdeam/category_12804295.html

RepHead一种重参数化检测头用于提升YOLOv8在困难样本上的检测性能

YOLOv8（You Only Look Once Version 8）作为目标检测领域的领军模型之一，因其高效性和精确度得到了广泛的应用。然而，面对一些复杂的目标，尤其是那些位于背景杂乱或尺度变化大的样本，传统的检测头可能会面临性能瓶颈。在此背景下，本文提出了YOLOv8的检测头改进方案——重参数化检测头（RepHead），该方法通过引入重参数化技巧有效解决了困难样本的检测问题，显著提升了模型的鲁棒性与检测精度。

1. YOLOv8检测头的挑战

1.1 难度样本的定义

在目标检测任务中，困难样本通常是指那些由于特殊背景、遮挡、低