💡本篇内容：YOLOv10改进RepVGG结构：简单但功能强大的卷积神经网络架构
💡🚀🚀🚀本博客 改进源代码改进 适用于 YOLOv10 按步骤操作运行改进后的代码即可
💡本文提出改进 原创 方式：二次创新，YOLOv10
应部分读者要求，新增一篇RepVGG
论文理论部分 + 原创最新改进 YOLOv10 代码实践改进
文章目录
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- 论文理论部分 + 原创最新改进 YOLOv10 代码实践改进
- RepVGG 论文
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- 模型定义
- 结构重参数化让VGG再次伟大
- 2.在YOLOv10中加入 RepVGG 结构🚀
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- 新增YOLOv10的yaml配置文件
- 核心代码
- task.py 配置
- 修改部分
- 训练YOLOv10_RepVGGBlock模型
RepVGG 论文
论文参考：最新RepVGG结构: Paper
模型定义
我们所说的“VGG式”指的是：
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没有任何分支结构。即通常所说的plain或feed-forward架构。
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仅使用3x3卷积。
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仅使用ReLU作为激活函数。
