本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集

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从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。

每一个案例都附带关键代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。正在不断更新中~

文章目录

YOLOv8的全新改进：基于Damo-YOLO的RepGFPN在Neck中的特征融合优化

一、背景介绍

二、RepGFPN的原理

三、YOLOv8中的Neck结构

四、将RepGFPN应用于YOLOv8

五、模型训练与优化策略

1. 训练数据的准备

2. 模型的优化器选择与调优

3. 损失函数的设计与调整

4. 模型推理优化

六、实验结果与分析

七、未来工作

1. **进一步优化重参数化策略**

2. **探索其他Neck结构的改进**

3. **多任务学习的探索**

4. **硬件加速与模型压缩**

5. **开放领域与自监督学习**

YOLOv8的全新改进：基于Damo-YOLO的RepGFPN在Neck中的特征融合优化

在目标检测领域，YOL