原论文摘要一种卷积神经网络（ConvNet）的通用构建模块，以在不增加推理时间成本的情况下提高性能。该模块被命名为多样分支块（DiverseBranchBlock，DBB），通过结合不同尺度和复杂度的多样分支来丰富特征空间，包括卷积序列、多尺度卷积和平均池化，从而增强单个卷积的表示能力。在训练

本文内容：在不同位置添加DiverseBranchBlock目录论文简介1.步骤一2.步骤二3.步骤三4.步骤四论文简介我们提出了一种通用的卷积神经网络(ConvNet)构建块，在不需要任何推理时间成本的情况下提高其性能。该块被命名为多元分支块(DBB)，通过组合不同规模和复杂度的分支来增强

鱼弦：公众号【红尘灯塔】，CSDN博客专家、内容合伙人、新星导师、全栈领域优质创作者、51CTO(Top红人+专家博主)、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构https://github.com/Peakchen）YOLOv8改进|Conv篇|添加DiverseBranchBlock多元分支模块（有效涨点，重参数