一、本文介绍本文记录的是利用RepVGG作为Backbone改进YOLOv10的特征提取部分。RepVGG通过结构重参数化，实现训练时多分支、推理时单分支的高效模型。二、RepVGG模块介绍2.1 设计出发点训练时多分支结构有利于性能提升，推理时单分支结构有利于加速。2.2 模块结构RepVGG块：训练时：3x3卷积 + 1x1卷积 + 恒等映射推理时：通过重参数化融合为单个3x3卷积三、RepVGG的实现代码importtorchimporttorch.nnasnnclassRepVGGBlock(
YOLOv10模型改进-Backbone改进-第63篇：YOLOv10改进策略【Backbone】| RepVGG Backbone替换
发布时间：2026/7/6 3:26:04
一、本文介绍本文记录的是利用RepVGG作为Backbone改进YOLOv10的特征提取部分。RepVGG通过结构重参数化，实现训练时多分支、推理时单分支的高效模型。二、RepVGG模块介绍2.1 设计出发点训练时多分支结构有利于性能提升，推理时单分支结构有利于加速。2.2 模块结构RepVGG块：训练时：3x3卷积 + 1x1卷积 + 恒等映射推理时：通过重参数化融合为单个3x3卷积三、RepVGG的实现代码importtorchimporttorch.nnasnnclassRepVGGBlock(
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