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YOLOv13改进策略【卷积层篇】| NeurIPS2023 VanillaNet 极简卷积块,深训练浅推理

发布时间:2026/9/29 7:29:53

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YOLOv13改进策略【卷积层篇】| NeurIPS2023 VanillaNet 极简卷积块,深训练浅推理

YOLOv13改进策略【卷积层篇】| NeurIPS2023 VanillaNet 极简卷积块,深训练浅推理
本文基于YOLOv13 官方仓库(iMoonLab/yolov13,ultralytics 8.3.63 fork)实测整理,Windows/CPU 全程可跑。VanillaNet(NeurIPS2023)反其道而行:去掉注意力、去掉花式结构,只用最朴素的卷积+激活,靠「训练时深、推理时浅」的重参数化换性能。本文给出检测友好的极简 VanillaBlock,接入 v13n 层 6。前言改进专栏写到现在,全是「往网络里加东西」;这篇是难得的「做减法」。VanillaNet 的哲学:结构越简单,推理延迟越低、部署越友好;缺的容量用训练期深度、推理期合并补回来。和 56 篇 DBB、76 篇 RepConv 的重参数化一脉相承,但更激进。专栏目录:YOLOv13改进目录一览专栏地址:YOLOv13改进专栏——持续更新各方向即插即用改进一、替换点分析
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