YOLOv10改进 | Conv篇 |YOLOv10引入RepGhost

最新推荐文章于 2025-04-06 00:26:30 发布
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分类专栏： YOLOv10有效涨点专栏 文章标签： YOLO 目标检测 计算机视觉 深度学习 人工智能
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1. RepGhost介绍

1.1 摘要： 特征重用一直是轻量级卷积神经网络（CNN）设计中的一项关键技术。 当前的方法通常利用串联运算符通过重用其他层的特征图来廉价地保持大量通道数（从而获得大的网络容量）。 尽管串联是无参数和无 FLOP 的，但其在硬件设备上的计算成本是不可忽略的。 为了解决这个问题，本文提供了一种通过结构重参数化技术实现特征重用的新视角。 提出了一种新颖的硬件高效 RepGhost 模块，通过重新参数化而不是使用串联运算符来实现隐式特征重用。 基于RepGhost模块，我们开发了高效的RepGhost瓶颈和RepGhostNet。 在 ImageNet 和 COCO 基准上的实验表明，所提出的 RepGhostNet 在移动设备上比 GhostNet 和 MobileNetV3 更加有效和高效。 特别是，我们的 RepGhostNet 在 ImageNet 数据集上的 Top-1 准确率超过 GhostNet 0.5× 2.5%，参数更少，并且在基于 ARM 的手机上的延迟相当。

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【YOLOv8改进 - 注意力机制】ContextAggregation : 上下文聚合模块，捕捉局部和全局上下文，增强特征表示
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。
07-24 563
卷积神经网络（CNNs）在计算机视觉中无处不在，具有众多高效的变体。最近，最初在自然语言处理（NLP）中引入的Transformers越来越多地被应用于计算机视觉领域。尽管早期采用者继续使用CNN骨干网络，但最新的网络是端到端的、无CNN的Transformer解决方案。一个最近令人惊讶的发现表明，基于简单多层感知机（MLP）的解决方案，即使没有传统的卷积或Transformer组件，也能生成有效的视觉表示。
yolov8涨点系列之替换幽灵卷积GhostConv
zhang1379的博客
11-05 2466
yolov8涨点系列之替换幽灵卷积GhostConv
RepGhost
whaosoft143ai的博客
11-21 1702
GhostNet 通过一些廉价的操作来生成更多的特征图，并将它们与原始特征图 Concat 起来，从而产生越来越多的特征图，它利用特征复用技术，来扩大 channel 数量和网络容量，同时保持一个比较低的 FLOPs。似乎 Concat 操作已经成为特性复用的标准操作。Concat 操作确实是一种 0 Params，0 FLOPs 的操作。但是，它在硬件设备上的计算成本是不可忽略的。所以本文作者希望通过结构重新参数化技术开发一种硬件高效的 RepGhost 模块，以实现特征的隐式重用。whaosoft ai
YOLOv8改进：构建新的C2f_RepGhost模块，针对Ghost进行重参数化，速度，mAP双提高！
Mirana
11-27 6843
请大家记住本号“YOLO歪瓜裂枣”，抵制搬运！这是作者在文中的实验结果图，对比实验结果图，证明提出的RepGhost模块的有效性。
【论文翻译】RepGhost: A Hardware-Efficient Ghost Module via Re-parameterization
m0_45182288的博客
11-20 1285
论文翻译之《RepGhost: A Hardware-Efficient Ghost Module via Re-parameterization》
YOLOv8改进 | Conv篇 |YOLOv8引入RepGhost(轻量级)
tsg6698的博客
09-06 525
这种通过结构重参数化实现的特征重用策略为轻量级CNNs的设计提供了一种新的视角，有助于推动更高效的移动和便携式设备的深度学习应用。RepGhost模块是一个通过结构重参数化技术实现隐式特征重用的硬件高效的模块，它旨在替代在轻量级卷积神经网络（CNNs）设计中常用的连接操作，以提升计算效率。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YOLOv8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~
轻量化YOLOv5改进 | 结合repghost结构冲参数化网络，实现轻量化和加速推理，
qq_44224801的博客
08-03 1564
在深度学习的应用中，卷积神经网络（CNN）已经成为了一种重要的模型结构。然而，由于CNN的计算量大，存储需求高，使得它在硬件设备上的部署和运行面临着挑战。为了解决这个问题，研究者们提出了各种各样的轻量级CNN，如MobileNet，ShuffleNet等。这些网络通过设计高效的模块和操作，如深度可分离卷积，通道混洗等，来减少计算量和存储需求。然而，这些网络往往需要牺牲一定的准确性。在这篇论文中，作者们提出了一种新的模块——RepGhost，它通过隐式地重用特征来进一步提高计算效率。
YOLOv11改进 | 主干/Backbone篇 | 华为移动端目标检测模型Ghostnetv1改进yolov11特征提取网络
Snu77的博客
10-24 1631
本文给大家带来的改进机制是华为移动端模型Ghostnetv1，华为的GhostNet是一种轻量级卷积神经网络，旨在在计算资源有限的嵌入式设备上实现高性能的图像分类。GhostNet的关键思想在于通过引入Ghost模块，以较低的计算成本增加了特征图的数量，从而提高了模型的性能。这种方法在计算资源有限的情况下，尤其适用于图像分类任务，并在一些基准测试中表现出了很好的性能。本文将通过首先介绍其主要原理，然后手把手教大家如何使用该网络结构改进我们的特征提取网络。华为移动端目标检测模型Ghostnetv1改进yolo
YOLOv8改进 | Neck | 在网络中替换c2f为融合蛇形卷积的C2f_DySnakeConv
kay_545
06-11 1496
yolov8，C2f_DySnakeConv，yolov8改进
YOLOv8 引入 RepVGG 重参数化模块
走向CTO的路上...
05-21 1331
RepVGG（Rethinking Parameterization for VGG-Style ConvNets）是一种轻量级高效的卷积神经网络架构，旨在改进 VGG 风格网络的性能。它通过重参数化 VGG 网络中的卷积层来实现，而无需改变网络结构。RepVGG 在 ImageNet 等多个图像识别基准数据集上取得了出色的结果，证明了其有效性和实用性。RepVGG 是一种轻量级高效的卷积神经网络架构，在 ImageNet 等多个图像识别基准数据集上取得了出色的结果。
轻量级网络CNN系列一：RepGhost
梦坠凡尘
06-28 929
AICV与前沿特征重用是轻量级网络设计中的一个关键技术。目前的方法通常是利用级联运算符通过通过重用来自其他层的特征映射来廉价地保持大通道数(因此大网络容量)。尽管级联与参数和flops无关，但它在硬件设备上的计算成本是不可忽略的。针对这一问题，本文提出了一种利用结构参数化技术实现特征复用而不是使用串联运算符的新思路。通过重参数化实现硬件高效的轻量级CNN模RepGhost模块。基于RepGhost模块，开发了高效的RepGhost bottleneck和轻量级网络RepGhostNet。
RepGhost 解析
00000cj的博客
05-28 1771
为了解决上述问题，本文提供了一个新的视角来实现特征重用——结构重参数化。本文并不仅仅是将重参数化技术直接应用到现有的Ghost module中，而是利用重参数技术改进Ghost module从而实现更快的推理。作者通过重参数化实现隐式特征重用，替代了拼接操作，提出了一种新的在硬件上高效的RepGhost module。然后又在RepGhost模块的基础上设计了一个高效的RepGhost bottleneck以及RepGhostNet。
【保姆级教程|YOLOv8替换卷积】替换改进GhostConv模块（轻量化网络）（包运行）（毕设、小论文必看）
最新发布
anzhi_1211的博客
04-06 2220
博客主要详细教学了在YOLOv8中替换GhostConv的超详细步骤，基本大家只要按步骤来就肯定可以复现成功，后续博主也会再更新一些关于YOLOv8的其他改进方法，期待大家多多关注！！！大家有想看的内容也可以在评论区留言！
YOLOv8优化策略：特征融合系列篇 | 多尺度特征融合iAFF，提升小目标检测能力 | 轻量级创新高效结合GhostConv
会AI的学姐
01-26 1144
1）iAFF加入Neck替代Concat；2）Conv替换为GhostConv；3）加入C3Ghost；
推荐项目：RepGhost——硬件高效的鬼影模块通过重参数化实现
gitblog_00058的博客
06-07 322
推荐项目：RepGhost——硬件高效的鬼影模块通过重参数化实现 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/re/RepGhost 项目介绍 RepGhost 是一款基于 PyTorch 的开源实现，它源自论文《RepGhost: A Hardware-Efficient Ghost Module via Re-parameterization》。该项目提出了一种新颖...
即插即用篇 | YOLOv8 引入 RepVGG 重参数化模块 |《RepVGG：让VGG风格的卷积神经网络再次伟大》
YOLOv8项目贡献者
04-26 4785
YOLOv8 引入RepVGG 重参数化模块
Yolov8轻量化：RepGhost，通过重参数化实现硬件高效的Ghost模块
07-31 1604
一种轻量级CNN模块，并提出RepGhostNet轻量级网络，性能优于GhostNet、MobileNetV3等，在移动设备上具有更少的参数和可比的延迟。
【第57篇】RepGhost:一个通过重新参数化实现硬件高效的Ghost模块
AI浩
11-29 1198
随着移动和便携设备的普及，由于计算资源有限，高效的卷积神经网络(CNNs)变得不可或缺。为了达到提高cnn效率的目的，近年来提出了不同的方法，如轻量化架构设计[3,14,20,31,35,48]、神经架构搜索[13,27,38,44]、修剪[2,18,30,32]等，并取得了很大进展。在体系结构设计领域，信道数量多往往意味着网络容量大[17,23,24]，特别是对于轻量CNNs[14,19,31,35]。
yolov8引入RepGhost
02-25
### 集成RepGhost模块到YOLOv8 在YOLOv8中引入RepGhost Bottleneck模块可以显著增强模型性能，特别是在C2F模块中的应用能够提高特征提取的效果[^1]。 #### 修改配置文件 为了使YOLOv8支持RepGhost Bottleneck，在配置文件`yolov8.yaml`中定义新的层结构。具体来说，修改backbone部分以适应新加入的组件： ```yaml backbone: # ...其他原有设置... - [c2f, [64, 128, 3]] # 原有C2F层定义 - [repgb, [128, 256]] # 新增RepGhostBottleneck层定义 ``` 这里假设`repgb`代表即将实现的新类名，而参数列表则对应输入通道数和输出通道数。 #### 编写自定义层代码 创建一个新的Python脚本或编辑现有项目内的相应位置来添加RepGhost Bottleneck的具体实现逻辑。以下是基于PyTorch框架的一个简单版本： ```python import torch.nn as nn class RepGhostModule(nn.Module): def __init__(self, inp, oup, kernel_size=1, stride=1, padding=0, groups=1, reduction_ratio=2): super(RepGhostModule, self).__init__() hidden_dim = int(inp / reduction_ratio) self.primary_conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=inp, out_channels=hidden_dim, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding), nn.BatchNorm2d(hidden_dim), nn.ReLU(inplace=True) ) self.cheap_operation = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=hidden_dim, out_channels=oup-hidden_dim, kernel_size=kernel_size, stride=1, padding=padding, groups=groups), nn.BatchNorm2d(oup-hidden_dim), nn.ReLU(inplace=True) ) def forward(self, x): y = self.primary_conv(x) z = self.cheap_operation(y) return torch.cat([y,z], dim=1) def repgb_block(cin, cout): """构建单个RepGhost Bottleneck单元""" layers = [] layers.append(RepGhostModule(cin, cout)) return nn.Sequential(*layers) ``` 上述代码实现了基本版的RepGhost Module，并提供了一个辅助函数`repgb_block()`用于方便地实例化该类型的对象并将其作为单独一层插入网络架构之中。 #### 更新训练流程 最后一步是在主程序里加载经过调整后的配置文件以及注册新增加的操作符。这通常涉及到对数据预处理管道、损失函数以及其他超参设定做出适当更改，确保整个系统能顺利运行带有RepGhost特性的新版YOLOv8模型。 通过以上步骤即可完成在YOLOv8上集成RepGhost Bottleneck的工作。值得注意的是实际开发过程中可能还需要针对特定应用场景做更多优化工作，比如微调各阶段的学习率策略或是探索不同比例下最佳表现形式等。
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