无损提速黑科技：YOLOv8+OREPA卷积优化方案解析（原理推导/代码实现/调参本事三合一）
一、OREPA核心思想与创新突破1.1 传统重参数化的局限性
传统的重参数化方法（如RepVGG）通过在训练阶段构建多分支布局提升模子表征能力，在推理阶段合并为单路径布局以提升速度。但这种"训练-推明白耦"的筹划存在两个关键缺陷：
[*]离线重参数化：参数融合发生在训练完成后，无法在训练过程中动态优化
[*]非线性缺失：仅支持线性操作（卷积、BN）的合并，限定了特性表达能力
1.2 OREPA的核心创新
OREPA（Online Convolutional Re-parameterization）通过引入线性缩放系数和动态权重融合机制，实现了三大突破：
[*]在线重参数化：在训练过程中及时实行参数融合
[*]增强非线性：支持非对称卷积+BN+ReLU的复合操作合并
[*]零推理开销：保持单路径推理布局的同时提升表征能力
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