改进YOLOv8 | 引入RepVGG重参数化模块 | 计算机视觉

改进YOLOv8 | 引入RepVGG重参数化模块 | 计算机视觉

在计算机视觉领域中，目标检测一直是一个热门的研究方向。其中，YOLO系列目标检测算法因其高效快速而备受青睐，而最新的YOLOv8算法更加的准确和高效。本文介绍了如何通过引入RepVGG重参数化模块来改进YOLOv8算法，提高检测精度。

RepVGG是一种新型的卷积神经网络结构，它采用重参数化方法将传统的卷积层替换成多个小规模的卷积子模块，并通过一定的训练策略进行优化。相比传统的卷积神经网络结构，RepVGG具有更高的计算效率和更好的模型性能。

在YOLOv8中引入RepVGG重参数化模块可以有效提高检测精度。具体实现流程如下：

首先，我们需要安装相关依赖库：

!pip install tensorflow-gpu==2.6.0 # 安装TensorFlow GPU版
!pip install keras==2.6.0 # 安装Keras深度学习框架

然后，我们需要定义RepVGG重参数化模块，包括构建单个RepVGG模块和整个网络结构：