YOLOv8巅峰改进：引入RepConv（RepVGG）重参数化技术，实现精度与速度的双重飞跃

摘要在目标检测领域，YOLOv8凭借其出色的速度与精度平衡，已然成为工业界与学术界的主流选择。然而，如何在进一步提升精度的同时，尽可能降低推理延迟，始终是部署场景下的核心挑战。本文提出了一种基于RepVGG（Reparameterized VGG）中RepConv模块的改进方案，将“训练时多分支、推理时单路”的重参数化思想无缝集成至YOLOv8的Neck与Backbone中。通过这种方式，模型在训练阶段能够利用多分支结构（如残差连接、恒等映射）带来的丰富梯度流，提升特征表达能力；而在推理阶段，则通过结构重参数化将多分支融合为单路3x3卷积，在保持精度优势的同时，显著降低显存占用与推理延迟。本文不仅提供了详尽的原理剖析，还给出了完整的代码实现（基于Ultralytics官方架构），并在COCO、VOC及自研数据集上进行了充分的实验验证。实验结果表明，改进后的YOLOv8在参数量基本持平的情况下，mAP@0.5:0.95提升了1.2-1.8个百分点，且在TensorRT与ONNX部署环境下，推理速度提升了约15%-20%。本文旨在为追求极致部署性能的开发者提供一套高效、可复现的YOLOv8改进方案。1. 引言YOLOv8作为Ultralytics公司在YOLOv5基础上的重大迭代，引入了无锚点检测、C2f模块以及更灵活的解耦头设计，使其在公开数据集上表现出色。然而，在自动驾驶、工业质检、移动端应用等对实时性要求极高的场景中，模型的推理速度往往比微小的精度提升更为重要。RepVGG是2021年由清华大学与旷视科技提出的新型卷积神经网络架构。其核心思想是：在训练时，网络采用类似于ResNet的多分支拓扑（包含3x3卷积、1x1卷积和恒等映射分支），以利用多路径梯