YOLOv8改进 | Conv篇 |YOLOv8引入RepGhost(轻量级)

最新推荐文章于 2025-04-06 00:26:30 发布
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分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏 文章标签： YOLO 深度学习 目标检测 计算机视觉 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/tsg6698/article/details/141958762
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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。

官方论文地址：https://arxiv.org/pdf/2211.06088

官方代码地址：https://github.com/ChengpengChen/RepGh

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Yolov8轻量化：RepGhost，通过重参数化实现硬件高效的Ghost模块
07-31 1610
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。
YOLOv10改进 | Conv篇 |YOLOv10引入RepGhost
tsg6698的博客
06-21 360
具体而言，通过这种方式，RepGhost模块在保持较大的网络容量的同时，极大地减少了推理时间。最终，基于RepGhost模块构建的RepGhost瓶颈和RepGhostNet显示出在多个视觉任务上的出色性能，尤其是在移动设备上，这些模型展现了优异的精度-延迟权衡。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~
【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 2303
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！
RepGhost
whaosoft143ai的博客
11-21 1704
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 - 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。
07-24 565
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 6862
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。
yolov8涨点系列之替换幽灵卷积GhostConv
zhang1379的博客
11-05 2490
yolov8涨点系列之替换幽灵卷积GhostConv
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 1571
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 1636
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
全新芒果YOLOv8改进专栏 | 专栏目录：目前已有170+篇内容，内含各种Head检测头、标签分配策略、损失函数Loss、Backbone、Neck、写作|指标、NMS等全方位创新点改进
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03-14 1万+
芒果YOLOv8改进专栏 | 内含各种Head检测头、标签分配策略、损失函数Loss、Backbone、Neck、写作|指标、NMS等全方位创新点改进
【论文翻译】RepGhost: A Hardware-Efficient Ghost Module via Re-parameterization
m0_45182288的博客
11-20 1287
论文翻译之《RepGhost: A Hardware-Efficient Ghost Module via Re-parameterization》
YOLOv8 引入 RepVGG 重参数化模块
走向CTO的路上...
05-21 1333
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
06-28 932
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 1773
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。
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 1146
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
06-07 323
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 4788
YOLOv8 引入RepVGG 重参数化模块
yolov8重参数化
03-15
<think>好的，用户想了解YOLOv8模型中重参数化的实现方法或教程。首先，我需要回顾一下用户提供的引用内容。引用[1]提到了RepGhostNet，其中通过结构重参数化方法在训练时使用复杂结构，推理时转换为简单结构，这样可以提高硬件效率。引用[2]则涉及可视化界面的实现，可能和用户的问题关联不大，但需要确认是否还有其他相关信息。 接下来，我需要确定用户的具体需求。他们可能是在尝试改进YOLOv8的性能，特别是替换主干网络为RepGhostNet，或者想了解如何在自己的模型中加入重参数化技术。用户提到“实现方法或教程”，所以需要分步骤说明如何操作，可能包括代码结构、模块添加、配置调整等。 然后，我应该整理引用[1]中的关键点：结构重参数化在训练和推理时的差异，RepGhost模块的设计，以及如何在YOLOv8中集成这些模块。需要确保回答符合用户提供的引用内容，特别是代码目录结构和文件创建的部分。 另外，用户可能对重参数化的原理不太清楚，可能需要简要解释其优势，比如训练时的高性能与推理时的效率平衡。同时，可能还要提到如何验证改进后的模型，比如性能指标或速度测试。 考虑到用户可能遇到的困难，比如代码集成时的路径问题，或者配置文件的修改，需要给出具体的示例，如YAML文件的配置方法，以及如何导入自定义模块。此外，引用中提到的conv.py可能包含重参数化卷积的实现，需要说明如何编写这部分代码。 最后，生成的相关问题需要围绕重参数化的应用、其他方法、性能评估和部署优化，这些都是用户在了解基本实现后可能进一步关心的问题。需要确保问题具有针对性，帮助用户深入学习和解决问题。</think>以下为关于YOLOv8模型中重参数化实现方法的详细说明： ### YOLOv8重参数化实现方法 #### 1. 核心原理 重参数化技术通过将训练时的复杂结构转换为推理时的等效简单结构，实现性能与效率的平衡。训练阶段使用多分支结构提升特征提取能力，推理阶段合并为单路径结构提高计算效率[^1]。 #### 2. 实现步骤 **代码结构搭建** ```bash ultralytics ├── nn │ ├── backbone │ │ ├── __init__.py │ │ └── repghostnet.py # 核心模块定义 │ └── extra_modules │ ├── __init__.py │ └── conv.py # 重参数化卷积实现 ``` **RepGhost模块实现** 在`repghostnet.py`中定义训练/推理双模式： ```python class RepGhostBlock(nn.Module): def __init__(self, in_ch, out_ch): super().__init__() # 训练时多分支结构 self.conv1 = nn.Conv2d(in_ch, out_ch//2, 1) self.conv2 = nn.Conv2d(in_ch, out_ch//2, 3, padding=1) self.act = nn.ReLU() def forward(self, x): if self.training: return torch.cat([self.conv1(x), self.act(self.conv2(x))], dim=1) else: # 推理时合并分支 fused_weight = self._reparam() return F.conv2d(x, fused_weight) def _reparam(self): # 权重合并算法实现 return self.conv1.weight + self._transform(self.conv2.weight) ``` #### 3. 模型集成 修改YOLOv8配置文件`yolov8.yaml`： ```yaml backbone: - [-1, 1, RepGhostBlock, [64, 3, 2]] # 替换原有模块 - [-1, 1, RepGhostBlock, [128, 3, 2]] - ... ``` #### 4. 验证方法 ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8-repghost.yaml') print(model.backbone[0]._modules) # 查看模块结构 ```
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