即插即用性能提升技巧：YOLOv8集成OREPA卷积的5个关键步骤(附精度/速度对比)

最新推荐文章于 2025-08-05 17:55:54 发布
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分类专栏： YOLO创新涨点系列 文章标签： YOLO 深度学习 人工智能 yolov8
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文章目录

1. 在线重参数化卷积OREPA的核心思想

1.1 传统卷积的局限性分析

在目标检测任务中，标准卷积操作存在两个关键问题：

  1. 计算冗余：固定尺寸的卷积核难以适应多尺度特征
  2. 参数固化：训练完成后结构无法动态调整

1.2 OREPA的革新性设计

在线重参数化卷积（Online Convolutional Re-parameterization）通过结构动态演化实现：

  • 训练阶段：采用多分支拓扑结构增强特征表达能力
  • 推理阶段：线性合并为单一卷积核保持高效推理

2. OREPA实现原理详解

2.1 训练阶段多分支结构

class OREPA_Conv(nn
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