YOLOv8v10改进 | Neck改进篇 | YOLOv10引入DAMO-YOLO中的RepGFPN改进，助力于通用型、轻量级、高效型目标检测

已于 2024-11-14 20:40:31 修改
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于 2024-09-13 15:31:07 首次发布
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目录

一、RepGFPN模块介绍

DAMO-YOLO 的网络架构概述

RepGFPN结构图：

 二、 核心代码

三、手把手教你添加RepGFPN模块和修改task.py文件

1.首先在yolov10/ultralytics/nn/newsAddmodules创建一个.py文件

2.在yolov10/ultralytics/nn/newsAddmodules/__init__.py中引用

3.修改task.py文件

四、创建涨点yaml配置文件

修改一 : yolov10n_RepGFPN.yaml

 正常运行：

五、本文总结

一、RepGFPN模块介绍

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优化YOLOv8检测精度：Damo-YOLO的RepGFPN特征融合技术解析【YOLOv8】
步入烟尘的博客
11-02 1211
YOLOv8在结构上依旧延续了自YOLOv4以来的CSPNet（Cross Stage Partial Network）和FPN（Feature Pyramid Network）的设计，结合了PANet（Path Aggregation Network）来增强特征的多尺度表达。然而，随着目标检测任务的复杂性增加，如何更有效地融合不同层级的特征成为提升检测性能的关键。Damo-YOLO中的RepGFPN引入了重参数化的思想，通过在训练和推理阶段对特征融合模块进行结构优化，显著提升了检测效果。
YOLOv11改进 | Neck篇 | 利用Damo-YOLO的RepGFPN改进特征融合网络结构（含独家整理版本）
Snu77的博客
11-06 2016
本文给大家带来的改进机制是Damo-YOLO的RepGFPN重参数化泛化特征金字塔网络），利用其优化YOLOv11的Neck部分，可以在不影响计算量的同时大幅度涨点（亲测在小目标和大目标检测的数据集上效果均表现良好涨点幅度超级高！RepGFPN不同于以往提出的改进模块，其更像是一种结构一种思想(一种处理事情的方法)，RepGFPN相对于BiFPN和之前的FPN均有一定程度上的优化效果。YOLOv11改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备目录一、本文介绍二、GFPN的框架原理​编辑。
基于DAMO-YOLO的RepGFPN多尺度特征融合的YOLOv5、YOLOv7、Faster RCNN、FCOS、CenterNet等目标检测器改进
weixin_44782087的博客
10-10 4632
基于DAMO-YOLO的RepGFPN多尺度特征融合的YOLOv5、YOLOv7、Faster RCNN等目标检测器改进
模型网络学习篇#3：Efficient-RepGFPN from DAMO-YOLO，来自阿里达摩院的YOLO
最新发布
hjs314159的博客
03-17 1506
本文分析了DAMO-YOLO模型中Efficient RepGFPN的网络结构，并指出了代码与图示之间的不一致性，特别是在Fusion模块的数量和布局上。通过详细解读DAMO-YOLO的网络结构，文章逐步解释了如何从代码中还原网络架构。
DAMO-YOLO的Neck（ Efficient RepGFPN）详解
weixin_43227262的博客
03-06 9184
DAMO-YOLO的Neck（ Efficient RepGFPN）结构介绍。特征融合
【RT-DETR有效改进】 利用Damo-YOLO的RepGFPN改进特征融合层（高效重参数化Neck）
Snu77的博客
02-01 1413
本文给大家带来的改进机制是Damo-YOLO的RepGFPN重参数化泛化特征金字塔网络，利用其优化RT-DETR的Neck部分，可以在不影响计算量的同时大幅度涨点（亲测在小目标和大目标检测的数据集上效果均表现良好涨点幅度超级高！RepGFPN不同于以往提出的改进模块，其更像是一种结构一种思想(一种处理事情的方法)，RepGFPN相对于BiFPN和之前的FPN均有一定程度上的优化效果。适用检测目标：所有的目标检测均有一定的提点推荐指数⭐⭐⭐⭐⭐。
YOLOv6 Pro | YOLOv6网络魔改 (1) ——RepGFPN融合高效聚合网络(ELAN)和重参数化的目标检测Neck（来自DAMO-YOLO）
qq_43000647的博客
12-12 8224
YOLOv6改进，在原neck中加入融合了高效聚合网络（ELAN）和重参数化的思想的新的Neck网络RepGFPN，在YOLOV6的neck结构中改入RepGFPN，同样改进也可以在YOLOv5中实现
YOLOv10改进 | Neck篇 | YOLOv10引入Damo-YOLO的CSPNet
tsg6698的博客
06-24 662
特别是，我们使用 MAE-NAS（一种以最大熵原理为指导的方法）在低延迟和高性能的约束下搜索我们的检测主干，生成具有空间金字塔池化和焦点模块的类似 ResNet / CSP 的结构。在文章中提到，CSPNet是由CSPnet引入的，它是一种新的网络结构，用于提取多尺度特征。到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv10改进有效涨点专栏，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~
YOLOv10改进 | Neck篇 | 利用Damo-YOLO的RepGFPN改进特征融合层（全新YOLOv10改进策略）
Snu77的博客
07-12 1712
本文给大家带来的改进机制是Damo-YOLO的RepGFPN（重参数化泛化特征金字塔网络），利用其优化YOLOv10的Neck部分，可以在不影响计算量的同时大幅度涨点（亲测在小目标和大目标检测的数据集上效果均表现良好涨点幅度超级高！RepGFPN不同于以往提出的改进模块，其更像是一种结构一种思想(一种处理事情的方法)，RepGFPN相对于BiFPN和之前的FPN均有一定程度上的优化效果。YOLOv10改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备目录
【YOLOv8改进 - 特征融合NECK】 DAMO-YOLO之RepGFPN ：实时目标检测的创新型特征金字塔网络
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。
06-21 1140
【YOLOv8改进 - 特征融合NECK】 DAMO-YOLO之RepGFPN ：实时目标检测的创新型特征金字塔网络。DAMO-YOLO在YOLO的基础上扩展了几项新技术，包括神经架构搜索（Neural Architecture Search，NAS）、高效的重参数化通用FPN（RepGFPN）、带有AlignedOTA标签分配的轻量化检测头和蒸馏增强。
YOLOv8改进 | Neck篇 | 利用Damo-YOLO的RepGFPN改进特征融合层（全新YOLOv8改进策略）
Snu77的博客
12-15 8988
本文给大家带来的改进机制是Damo-YOLO的RepGFPN（重参数化泛化特征金字塔网络），利用其优化YOLOv8的Neck部分，可以在不影响计算量的同时大幅度涨点（亲测在小目标和大目标检测的数据集上效果均表现良好涨点幅度超级高！），RepGFPN不同于以往提出的改进模块，其更像是一种结构一种思想(一种处理事情的方法)，RepGFPN相对于BiFPN和之前的FPN均有一定程度上的优化效果。RepGFPN（重参数化泛化特征金字塔网络）是DAMO-YOLO框架中用于实时目标检测的新方法。
YOLOv5改进 | Neck篇 | 利用Damo-YOLO的RepGFPN改进特征融合层
Snu77的博客
01-06 2204
本文给大家带来的改进机制是Damo-YOLO的RepGFPN（重参数化泛化特征金字塔网络），利用其优化YOLOv5的Neck部分，可以在不影响计算量的同时大幅度涨点（亲测在小目标和大目标检测的数据集上效果均表现良好涨点幅度超级高！）。RepGFPN不同于以往提出的改进模块，其更像是一种结构一种思想(一种处理事情的方法)，RepGFPN相对于BiFPN和之前的FPN均有一定程度上的优化效果。
YOLOv7最新改进RepFPN结构：高效硬件感知神经网络设计
LmtTransforms的博客
09-21 366
这种设计思想的核心是通过一系列等效的卷积层来替代传统的卷积操作，从而在减少计算量的同时保持较高的性能。综上所述，RepFPN结构是一种将硬件感知神经网络设计和高效的Repvgg式ConvNet网络结构相结合的目标检测算法。这种设计思路旨在充分利用硬件设备的特性，通过优化网络结构和计算方式，进一步提升目标检测的效率和性能。硬件感知神经网络设计可以根据不同硬件平台的特点进行优化，从而更好地适配不同的计算设备，并发挥其最大的威力。模型推理：使用训练好的模型对新的图像进行目标检测推理，得到目标的位置和类别信息。
芒果YOLOv7改进27：主干篇：最新改进RepFPN结构｜最新结合来了：2023年最新论文设计高效 RepFPN 结构，具有硬件感知神经网络设计的高效 Repvgg 式 ConvNet 网络结构
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
06-02 2712
YOLOv7代码实践｜RepFPN高效涨点🎈🎈🎈
芒果YOLOv8改进05：Neck篇：RepFPN结构，最新论文设计，具有硬件感知神经网络设计高效 Repvgg 式 ConvNet 网络结构
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
04-24 3547
YOLOv8 + RepFPN 结构，具有硬件感知神经网络设计高效 Repvgg 式 ConvNet 网络结构
DAMO-YOLO：实时目标检测设计的报告
TJMtaotao的博客，高校计算机教师
08-17 791
ReadPaper。
YoloV5+DAMOYOLO:将DAMOYOLO中的GFPN结构与Yolov5结合
qianxun
01-05 6483
前段时间写了一篇damoYolo的训练教程，同时也对自己的数据集进行了训练，虽然效果确实不是很好，但是damoyolo的一些思想和网络结构啥的还是可以借鉴使用的，此次将damoyolo的RepGFPN结构掏出来放到v5的NECK中，测试一下对本人的数据集(小目标)效果比v5要好，大概提升2个点左右。对比之下参数量和FLOPs确实有增加，但同时map也相应地增加了，这种的增加不大，还是可以接受的。damoyolo的整体结构我们是无法看到的因为他的主干网络是。里面是txt文件，RepGFPN是可以看到的。
RepGFPN
03-08
### RepGFPN 技术概述 RepGFPN 是一种基于图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）的技术框架，专门用于处理复杂关系数据和结构化信息。该技术通过在网络中传递消息来学习节点表示，从而能够有效捕捉实体之间的依赖关系[^1]。 #### 定义 RepGFPN 的全称为 Representation Graph-based Feature Propagation Network，即基于图特征传播的表征网络。其核心理念在于利用图结构中的边连接特性，在多轮迭代过程中不断更新节点特征向量，最终形成稳定的嵌入空间。这种机制特别适用于社交网络分析、推荐系统以及生物信息学等领域。 #### 使用场景 在实际应用中，RepGFPN 可广泛应用于以下几个方面： - **社交网络分析**：识别社区结构、预测链接等； - **推荐系统优化**：提高个性化推荐准确性； - **自然语言处理任务**：如语义角色标注、命名实体识别等； - **生物学研究**：蛋白质相互作用预测、基因调控网络构建等。 ```python import torch from repgfpn import RepGFPNModel model = RepGFPNModel(input_dim=features.shape[1], hidden_dims=[64, 32]) output = model(features, adjacency_matrix) ``` 此代码片段展示了如何初始化并调用 `RepGFPN` 模型来进行计算。其中 `input_dim` 表示输入特征维度；`hidden_dims` 则定义了隐藏层单元数列表。 #### 相关项目 目前已有多个开源项目实现了 RepGFPN 或者在其基础上做了改进扩展工作，例如： - PyTorch Geometric 提供了一个灵活易用的接口支持多种类型的 GNN 实现方式； - DGL (Deep Graph Library) 支持大规模分布式训练环境下的高效运算需求； - StellarGraph 结合 Python 科研生态提供了丰富的工具集帮助研究人员快速上手实验验证新想法。
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