YOLOv7改进：RefConv

RefConv"/>

YOLOv7改进：RefConv

 1.该文章属于YOLOV5/YOLOV7/YOLOV8改进专栏，包含大量的改进方式，主要以2023年的最新文章和2022年的文章提出改进方式。
2.提供更加详细的改进方法，如将注意力机制添加到网络的不同位置，便于做实验，也可以当做论文的创新点

3.涨点效果：RefConv,实现有效涨点！

论文地址

目录

1.步骤一

2.步骤二

​

我们提出了重新参数化的重聚焦卷积（RefConv）作为常规卷积层的替代品，常规卷积层是一个即插即用的模块，可以在不需要任何推理成本的情况下提高性能。具体来说，给定一个预先训练的模型，RefConv对从预先训练的模型继承的基核应用一个可训练的重新聚焦转换，以建立参数之间的连接。例如，一个深度级的RefConv可以将卷积核的一个特定通道的参数与另一个核的参数联系起来，也就是说，使它们重新关注它们从未关注过的模型的其他部