YOLOv8系列:结合RepVGG重参数化模型的目标检测算法

本文介绍了如何结合YOLOv5和RepVGG的重参数化模型,创建一个强大的目标检测算法。通过在YOLOv5基础上添加RepVGG结构,利用COCO数据集进行训练,实现更高效的目标检测。

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YOLOv8系列:结合RepVGG重参数化模型的目标检测算法

目标检测一直是计算机视觉领域的热门话题,而YOLOv5和RepVGG是目前两个非常有影响力的模型。本文将介绍如何将YOLOv5与RepVGG相结合,构建一个强大的目标检测算法。

首先,我们需要下载YOLOv5的代码,可以在GitHub上找到并进行下载。然后,我们可以基于YOLOv5的代码框架进行修改,添加RepVGG模型的重参数化结构。这里我们以COCO数据集为例进行训练。

代码如下:

import torch
from torch import nn

from models.experimental import attempt_load
from models.repvgg import RepVGG

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