一、本文介绍
本文给大家带来的改进机制是Damo-YOLO的RepGFPN（重参数化泛化特征金字塔网络），利用其优化YOLOv5的Neck部分，可以在不影响计算量的同时大幅度涨点（亲测在小目标和大目标检测的数据集上效果均表现良好涨点幅度超级高！）。RepGFPN不同于以往提出的改进模块，其更像是一种结构一种思想(一种处理事情的方法)，RepGFPN相对于BiFPN和之前的FPN均有一定程度上的优化效果。
适用检测目标：所有的目标检测均有一定的提点
推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐
专栏回顾：YOLOv5改进专栏——持续复现各种顶会内容——内含100+创新
二、GFPN的框架原理
RepGFPN（重参数化泛化特征金字塔网络）是DAMO-YOLO框架中用于实时目标检测的新方法。其主要主要原理是：RepGFPN改善了用于目标检测的特征金字塔网络（FPN）的概念，更高效地融合多尺度特征，对于捕捉高层语义和低层空间细节至关重要。
其主要改进机制包括->
- 不同尺度通道：它为不同尺度的特征图采用不同的通道维度，优化了计算资源下的性能。
- 优化的皇后融合机制：该方法通过修改的皇后融合机制增强了特征交互，通过去除额外的上采样操作减少延迟。
- 整合CSPNet和ELAN：它结合了CSPNet和高效层聚合网络（ELAN）以及重参数化，改善了特征融合，而不显著增加计算需求。
总结：RepGFPN更像是一种结构一种思想，其中的模块我们是可以用其它的机制替换的。
下面的图片是Damo-YOLO的网络结构图，其中我用红框标出来的部分就是RepGFPN的路径聚合图。
根据图片我们来说一下GFPN(重参数化特征金字塔网络)：作为“颈部（也就是YOLOv8中的neck），用于优化和融合高层语义和低层空间特征。
在左上角的融合块（Fusion Block）中，我们可以看到反复出现的结构单元，它们由多个1x1卷积，一个3x3卷积组成，这些卷积后面通常跟着批量归一化（BN）和激活函数（Act）。这个复合结构在训练时和推理时有所不同，这是通过“简化Rep 3x3”结构来实现的，它在训练时使用3x3卷积，而在推理时则简化为1x1卷积，以提高效率(现在很多结构都使用在何种思想训练时候用复杂的模块，推理时换为简单的模块，这在大家自己的改进中也可以是一种思想)。
