摘要
在实时目标检测领域，Yolo系列模型一直以其高效和准确而著称。近日，我们成功将Efficient-RepGFPN模块引入YoloV10中，实现了显著的涨点效果。这一改进不仅进一步提升了YoloV10的检测精度，还保留了其原有的高效性能，为实时目标检测领域带来了新的突破。
Efficient-RepGFPN模块是DAMO-YOLO中提出的一种高效重参数化广义特征金字塔网络。它充分借鉴了广义特征金字塔网络（GFPN）的优点，并在此基础上进行了多项创新，以满足实时目标检测的设计要求。通过引入不同尺度特征图具有不同通道维度的设置、移除额外的上采样操作以及结合重参数化机制和高效层聚合网络（ELAN）的连接，Efficient-RepGFPN模块在保持低延迟的同时，实现了高精度的特征融合和信息传递。
将Efficient-RepGFPN模块引入YoloV10后，我们进行了大量的实验验证。结果表明，这一改进使得YoloV10的检测精度得到了显著提升，同时在推理速度上仍然保持了实时性。这一成果得益于Efficient-RepGFPN模块的高效特征融合能力和强大的信息处理能力，使得YoloV10能够更好地应对复杂场景下的目标检测任务。
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