一、HGBlock优化模型
HGNet是一种用于目标检测任务的神经网络模型。基于ResNeSt和Hourglass网络的结构，经过训练可以通过输入图像来检测图中的目标物体。
"HG"表示Hourglass网络的缩写，"Net"表示网络。这个模型的设计灵感来自于人类对目标进行检测和定位的能力。它具有多个由ResNeSt模块和Hourglass模块组成的重复结构，以提取图像中的特征。这些模块通过堆叠在一起的方式，可以逐渐提高对目标的检测精度。
Rep在目标检测任务中表现出色，具有较高的准确率和鲁棒性。它能够检测出输入图像中的多个目标，并给出它们的位置和类别。在实际应用中，RepHGBlock可以用于识别和跟踪目标，例如在自动驾驶、安防监控和智能机器人等领域。
二、代码实现
1、在官方的yolov8包中ultralytics\ultralytics\nn的目录下新创建一个文件夹other_modules，用于存放额外添加的改进模块。
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-831345.html
继续在该文件夹other_modules创建一个python文件，命名为block.py并在该文件中添加RepConv的代码：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-831345.html
import torch
import torch.nn as nn
import math
import torch.nn.functional到了这里，关于YOLOv8改进 优化HGBlock网络主干的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
