芒果汁没有芒果
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YOLOv7改进主干系列：首发结合最新 QARepVGG 升级Rep结构， 本文对其进行原创改进 QARepNeXt 结构，基于美团提出一种量化感知方法：再一次让 RepVGG 变得更好

  • 该教程为改进进阶指南，包含大量的原创首发改进方式, 所有文章都是全网首发原创改进内容
  • 本篇文章 基于 YOLOv5、YOLOv7芒果改进YOLO系列：芒果改进YOLOv7系列：首发结合最新 QARepVGG 升级Rep结构， 并原创改进 QARepNeXt 结构，基于美团提出一种量化感知方法：再一次让 RepVGG 变得更好、打造全新YOLOv7检测器。
  • 重点：有不少同学已经反应 专栏的教程 提供的网络结构 在数据集上有效涨点!!! 进阶专栏内容持续更新中☁️️，订阅了该专栏的读者·私信博主·加·创新点进阶交流群
  • 本文内容包括理论部分和改进源代码部分 为原创内容，可以直接用来写论文
  • 该论文为美团技术团队发布的论文

    文章目录

      • 一、理论部分
          • 2. 深入研究重参数化结构的量化失败
          • 3. 量化友好的重新参数化
        • 实验部分
      • 二、改进YOLOv7核心 应用 QARepVGG 结构
        • 改进QARepVGG核心代码

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