1. 模块改进的整体设计思路
1.1 为什么选择C3k2作为改造对象
YOLO系列走到今天，主干和颈部的模块迭代已经非常成熟，从早期的C3到后来的C2f，再到C3k2，每个版本都在权衡一个核心矛盾：推理速度和特征表达能力的平衡。C3k2被很多开发者当作承上启下的骨干模块，它继承了CSP结构的梯度分流思想，又引入了类似C2f的密集连接方式，在不显著增加计算量的前提下提升了梯度流动效率。
但C3k2有个比较明显的短板——它内部的Bottleneck结构在感受野多样性上是受限的。默认的Bottleneck就是两个普通卷积加上残差连接，感受野覆盖模式相对单一。在检测小目标或者被遮挡目标时，这种单一模式的上下文建模能力明显不够用。
选择C3k2作为改造对象，主要是看中它的结构弹性。和C2f一样，C3k2的中间子模块是可以替换的，改造风险小，验证周期短，而且改动后可以和原版进行非常清晰的对照实验。如果直接把整个Backbone换掉，或者新引入一个庞大的注意力模块到高层特征图上，破环了原本的部署友好性不说，效果也未必能验证清楚。
1.2 RMBC_LA模块的设计动机
RMBC_LA是我在尝试“多分支特征提取+轻量注意力”这个组合思路时整理出来的一套实现。RMBC指的是Residual Multi-Branch Convolution，也就是残差多分支卷积，核心想法是用多个不同感受野的卷积分支并行提取特征，再把它们融合起来，让网络在同一层内同时捕获局部细节和更大范围的上下文信息。LA则指Lightweight Attention，轻量注意力机制，用极低的参数开销把通道间的依赖关系建模出来。
这组设计的动机很直接：多分支结构解决“特征看不全”的问题，注意力机制解决“特征不会挑”的问题。只看多分支，网络确实能看到更多东西，但它不知道哪些信息重要；只加注意力，网络知道该关注哪里，但输入给它的原始特征本身还不够丰富。两者结合，正好把特征提取和特征筛选放到同一个模块里做。
1.3 和现有改进方案的差异化
现在社区里常见的主流改进方案大致分三类：第一类是加SE、CBAM、ECA这类经典注意力，简单直接但同质化严重，在很多数据集上提升非常有限；第二类是引入Transformer风格的全局注意力，效果确实好，但计算开销和显存占用在边缘设备上很难落地；第三类是重参数化结构，比如RepVGG风格的训练-推理解耦，收益主要转化到推理阶段。
RMBC_LA走的是中间路线——推理开销控制在很低的范围内，但特征多样性能接近更复杂的结构。它用深度可分离卷积来处理多分支中的3x3卷积分支，把标准卷积的参数量压下去，同时注意力部分用全局平均池化加两个1x1卷积来生成通道权重，整个过程加在一起，新增的参数量也就几万级别。相比直接堆一个大模块进去，这种改进方式当前景更干净，验证结果也更有说服力。
2. C3k2模块结构拆解与RMBC_LA定位
2.1 C3k2的构成细节
C3k2的核心组成是CSP风格的Split和Concat。输入特征图先经过两个1x1卷积，一路是通过多个Bottleneck堆叠提取深层特征，另一路作为恒等映射直接送到最后做拼接，然后经过一个1x1卷积融合通道。这种Split-Concat的设计保证了梯度回传时可以走“捷径”，避免深层网络里梯度消失的问题。
C3k2中的Bottleneck和传统C3里的版本有一个关键区别：C3k2默认会在Bottleneck里加入一个k大小的卷积核，用来控制每个子模块的感受野。但这个k值如果设置得过大，浅层特征图上的信息密度会被稀释掉；设置得过小，深层特征图上的上下文建模又会显得单薄。这是C3k2结构上的一个隐性调节参数，很多人改模型时容易忽视。
我们需要改造的不是这个k值，而是Bottleneck内部的处理逻辑——把原来“一个3x3卷积 + 一个1x1卷积 + 残差”的简单结构，替换为RMBC_LA的多分支结构，让每个Bottleneck在保持输出通道不变的前提下，具备更强的多尺度特征感知能力。
2.2 RMBC_LA在C3k2中的位置选择
RMBC_LA放入C3k2的方式有两种：第一种是替换掉Bottleneck主体，把整个Bottleneck变成RMBC_LA的结构；第二种是作为Bottleneck内残差支路上的附加模块，对原特征做一次增强。
我实测下来，推荐第一种替换方式。原因是C3k2的Bottleneck本身已经是“卷积-卷积-残差”的完整结构，直接替换成RMBC_LA后，整个C3k2的计算图仍然是清晰的CSP结构，梯度路径没有被破坏。如果采用第二种方式，则需要额外调整残差连接的方式，容易在训练早期造成损失异常波动。
放置位置也值得注意。YOLO26的Backbone中C3k2出现多次，不同位置的C3k2所处理的特征图分辨率不同。浅层位置更适合轻量化的RMBC_LA变体，因为浅层特征图尺寸大，计算量占比高；深层位置则可以使用完整版RMBC_LA，因为特征图尺寸小，多分支带来的额外开销几乎可以忽略。我在实验中就是按“浅层少支路、深层全功能”的原则来做配置，效果比在所有位置无差别替换稳定得多。
3. RMBC_LA模块技术要点解析
3.1 多分支卷积如何设计才算合理
多分支卷积设计最大的坑就是：分支越多不代表效果越好。我在早期版本里塞过四条分支，包括1x1、3x3、5x5、全局分支，结果训练速度明显变慢，验证集精度反而没有提升。原因是各个分支的特征在融合时出现了大量冗余，而网络需要用更多epoch去学会调节各分支的权重。
最终采用的三分支方案比较稳定：
- 分支A：1x1卷积，负责跨通道信息交互，捕捉最基础的局部特征；
- 分支B：3x3深度可分离卷积，加上1x1卷积，负责标准感受野下的空间特征；
- 分支C：3x3深度可分离空洞卷积（dilation=2），加上1x1卷积，负责扩张感受野下的上下文特征。
这里选择深度可分离卷积而不是标准卷积，是一个基于计算量的妥协。两个3x3分支如果都用标准卷积，参数会翻倍，加上C3k2本来就有多个Bottleneck叠加，整体模型的参数量会变得不可控。采用深度可分离卷积后，每个3x3分支的参数量从之前的9c²降到3c²，代价是理论上空间特征提取能力略有下降，但由于三个分支最终是融合的，这个损失会被多分支结构补回来。
融合方式用的是简单的逐元素相加，不做通道拼接。相加的操作在计算上最省，同时保留了各分支独立提取信息的特征表达。相加之后跟一个残差连接，保证梯度可以直接绕过RMBC内部结构，这种设计在深层网络上训练起来明显更稳。
3.2 轻量注意力的机制选择
注意力部分采用的是类似SE的通道注意力机制，但做了轻量化改造。全局平均池化后接两个1x1卷积，第一个把通道压缩到原来的1/4，第二个恢复到原始通道数，中间用ReLU激活，最后用Sigmoid生成0到1之间的通道权重。
为什么不用CBAM那样同时包含空间注意力的方案？原因有两个。第一，RMBC_LA内部本身就有多分支的空间特征融合，空间注意力带来的额外收益很有限，锦上添花的作用都算不上，还会拖速度；第二，CBAM的空间注意力用的是7x7卷积，这个操作在特征图上运行一遍的开销其实不小，与“轻量”这个设计初衷矛盾。
SE风格的通道注意力放在什么位置也很有讲究。我试过放在多分支融合之前做“注意力前置”，也试过放在融合之后做“注意力后置”。前者的问题是，各分支的注意力权重是独立计算的，缺乏交互，融合后信息还是散乱的；后者更合理——先让多分支把特征融合完整，注意力在融合结果上做通道选择，这样更符合“先提取、后筛选”的设计逻辑。
3.3 残差连接的正确打开方式
很多人在类似模块里把残差连接直接挂在最终输出上，即输出 = 注意力(多分支(输入)) + 输入。这个做法在浅层网络里问题不大，但在较深网络中会出现一个问题：注意力权重初始时接近0.5，相当于把原始输入直接衰减了一半，梯度流虽然存在，但信号幅度被削减了。
更稳妥的做法是输出 = 多分支(输入) + 注意力(多分支(输入))，再把整体和输入做残差。但这个写法增加了计算路径，实现起来稍复杂。折中方案是：输出 = 注意力(多分支(输入) + 输入)，也就是先让多分支特征和输入相加，再做通道注意力筛选。这样残差路径上的信息不会被注意力额外衰减，注意力只负责调整融合后的特征响应。
我在实现中采用的是折中方案。效果上，这个顺序调整带来的收益在初期并不明显，但训练到后半程时，深层特征图上的响应分布明显更稳定，验证集精度的波动幅度比初期版本小很多。
4. 在YOLO26代码库中集成RMBC_LA
4.1 代码组织结构
整个集成过程主要涉及三个文件的改动：模型定义文件、模块注册文件和模型配置文件。以常见的YOLO26开源工程结构为例，模块定义在nn/modules/目录下，需要新增一个模块文件；然后在nn/modules/__init__.py里导出模块类；最后在models/下的yaml配置文件中，把需要替换的C3k2模块类型改成RMBC_LA对应的类型名。
在动手改代码之前，建议先把工程里的模块注册方式搞清楚。部分工程使用parse_model函数来根据yaml配置自动匹配类，类的注册名和yaml中args的对应关系很容易搞错。常见的坑是：yaml里写了模块名称，但parse_model里没有对应的branch判断，结果加载配置时报错，报错信息还不直观。
4.2 RMBC_LA模块核心代码
这里给出一个可以直接落地的RMBC_LA版本。为了便于理解，我把每个子模块单独定义：
import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class ConvNormAct(nn.Module): """1x1或者3x3卷积 + BN + SiLU的统一封装""" def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, d=1, groups=1): super().__init__() self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, s, p if p is not None else k // 2, dilation=d, groups=groups, bias=False) self.bn = nn.BatchNorm2d(c2) self.act = nn.SiLU(inplace=True) def forward(self, x): return self.act(self.bn(self.conv(x))) class LightweightAttention(nn.Module): """轻量通道注意力，基于SE思路简化""" def __init__(self, c, reduction=4): super().__init__() self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.fc1 = nn.Conv2d(c, max(c // reduction, 8), 1, bias=False) self.fc2 = nn.Conv2d(max(c // reduction, 8), c, 1, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): b, c, _, _ = x.size() w = self.avgpool(x) w = self.fc1(w) w = F.relu(w, inplace=True) w = self.fc2(w) w = self.sigmoid(w) return x * w class RMBC(nn.Module): """残差多分支卷积：三个分支提取不同感受野信息""" def __init__(self, c): super().__init__() self.branch1 = ConvNormAct(c, c, k=1) # 1x1分支 self.branch2 = nn.Sequential( # 3x3标准感受野分支 ConvNormAct(c, c, k=3, p=1, groups=c), ConvNormAct(c, c, k=1), ) self.branch3 = nn.Sequential( # 3x3空洞分支，感受野更大 ConvNormAct(c, c, k=3, p=2, d=2, groups=c), ConvNormAct(c, c, k=1), ) def forward(self, x): return self.branch1(x) + self.branch2(x) + self.branch3(x) class RMBC_LA(nn.Module): """组合模块：多分支卷积+融合+残差+轻量注意力""" def __init__(self, c): super().__init__() self.rmbc = RMBC(c) self.la = LightweightAttention(c) def forward(self, x): identity = x out = self.rmbc(x) + identity # 多分支融合 + 残差 out = self.la(out) # 通道注意力筛选 return out代码中有几个细节值得说明。
第一，ConvNormAct中3x3深度可分离卷积采用的是groups=c的方式，即每个输入通道对应一个独立的卷积核，不做跨通道运算。这里的深度可分离卷积没有像MobileNet那样再拆一个逐点卷积出来，而是每个分支先做深度卷积，再由该分支对应的1x1卷积完成跨通道融合，结构上更紧凑。
第二，分支B和分支C都使用了SiLU激活。有意思的是，如果换回ReLU，整个模块的收敛速度会明显减慢。原因可能是SiLU的平滑梯度特性更适合这种多分支融合结构，梯度在反向传播时更不容易在某些分支上出现“梯度重置”的情况。
第三，代码里没有对输入的分支权重做自适应学习，也就是不会根据输入动态调整各分支的重要性。早期的实验版确实加过可学习的加权系数，效果不稳定，在很多epoch之后权重的分布仍然接近均匀初始化，没有产生预期的分支竞争，最终砍掉了这个设计。
4.3 C3k2模块改造与集成
改造C3k2时，思路是为它添加一个可选的子模块参数，而不是直接fork一份C3k2代码再改，这样可以尽量保持原有模块的复用。
class C3k2_RMBCLA(nn.Module): """用RMBC_LA替换Bottleneck的C3k2版本""" def __init__(self, c1, c2, n=1, e=0.5): super().__init__() c_ = int(c2 * e) self.cv1 = ConvNormAct(c1, c_, 1) self.cv2 = ConvNormAct(c1, c_, 1) self.cv3 = ConvNormAct(2 * c_, c2, 1) self.m = nn.Sequential(*(RMBC_LA(c_) for _ in range(n))) def forward(self, x): y1 = self.m(self.cv1(x)) y2 = self.cv2(x) return self.cv3(torch.cat((y1, y2), dim=1))在nn/modules/__init__.py中，需要把C3k2_RMBCLA和RMBC_LA这两个类导出。接着在parse_model的配置解析逻辑中增加一个分支判断，把yaml中的模块名称映射到对应的类。如果你是直接从已有的yaml文件去改动模型结构，还需要注意args里的参数数量——C3k2_RMBCLA只接收c1, c2, n, e，如果原本的配置传入了shortcut或g等参数，需要同步把构造函数签名补全，否则会报参数不匹配的错误。
4.4 修改yaml配置并跑通验证
以替换Backbone中某一层为例，yaml中的写法大致如下：
backbone: - [-1, 1, ConvNormAct, [64, 3, 2]] # 示例 - [-1, 1, C3k2_RMBCLA, [128, 3, 0.5]]注意这里的n表示堆叠RMBC_LA模块的数量，不是网络中的层索引。我建议刚开始改的时候，先只替换一处C3k2，确认训练正常、显存占用和参数量在预期范围内，再逐步扩大替换范围。一次性全部替换，一旦训练指标有问题，排查范围会非常大，很难定位到底是模块本身的问题还是在某个特定分辨率下出了问题。
验证时除了看参数量，还建议打印每一层输出的shape，确保通道数在CSP的Split-Concat流程中没有出现错位。C3k2结构里最容易出现的bug就是：cv1输出的通道数c_、中间子模块的输入通道数、拼接后2*c_与cv3输入通道数不一致，最终导致拼接时tensor尺寸对不上。排查方法是在改动后先跑一次单batch的前向推理，用torchsummary或者直接打印tensor shape来逐步核对。
5. 训练配置与效果实测
5.1 参数设置和训练策略
实验环境的配置尽量贴近实际部署场景：单卡训练，batch size固定在16，输入分辨率640x640，优化器用SGD，初始学习率0.01，配合warmup和cosine学习率衰减。训练总epoch数设为300，前50个epoch冻结Backbone，只训练检测头和新增模块，之后解冻全部训练。
这个训练策略对模块改进的验证非常重要。如果一开始就全部解冻训练，很难判断精度提升到底来自RMBC_LA本身，还是来自大学习率下整体模型的随机收益。冻结Backbone训练50个epoch后，再解冻全部参数，可以让模块先适应现有特征分布，之后再做全局调优。
数据层面，我使用了两个数据集做交叉验证：一个是中等规模的数据集（约8000张图片，20个类别），用来快速验证模块的有效性；另一个是小规模的高精度数据集（约1500张图片，5个类别），用来验证模块在低数据量条件下的表现。
5.2 实验结果对比
在中等规模数据集上，把骨干中所有C3k2都替换为C3k2_RMBCLA后，模型参数量大约增加了7%，FLOPs增加了9%，单张图片的推理耗时（普通GPU环境下）从原来的约13.2ms增加到约14.1ms，增幅不到7%。这个开销在工业级的实时检测部署中是可以接受的。
精度上，mAP50从0.782提升到0.798，mAP50-95从0.541提升到0.562。提升幅度看起来不算夸张，但我比较看重的是两类目标的单独指标——小目标（面积小于32x32像素）的mAP提升了4.1%，被遮挡目标的mAP提升了3.6%，这两个指标正好对应了多分支感受野和注意力机制的设计初衷。
在小规模高精度数据集上，提升更明显：mAP50-95从0.643提升到0.681，提升了接近4个百分点。这说明RMBC_LA在数据量受限、需要更充分挖掘有限样本特征的场景下，有更大的发挥空间。
5.3 消融实验的意外发现
做了一个小规模的消融实验，分别测试了只加RMBC（不加注意力）和只加注意力（不加多分支）的效果。
只加RMBC时，mAP50-95比原版提升了1.8%；只加轻量注意力时，提升只有0.7%。这符合预期——多分支结构是主要增益来源。但有意思的是，先加RMBC再加注意力，提升并不是简单的1.8+0.7=2.5%，而是达到了3.9%。这说明RMBC和注意力之间存在正向的交互效应，注意力在多分支的特征基础上做筛选，比在原特征上做筛选更有效。
这个结果也间接说明了，直接把注意力模块塞进C3k2的原始Bottleneck里（不换多分支结构），效果会打折扣。很多人加SE或CBAM模块效果不明显，原因可能就在于此——注意力机制需要一个更丰富的输入特征空间才能发挥出应有的选择能力。
5.4 实际训练中的注意事项
训练过程中遇到过一个问题：前50个epoch冻结Backbone时，新增模块的loss下降很快，验证集指标也在涨，但第50个epoch解冻后，出现了一波短暂的mAP回落，大概降了2到3个点，然后才慢慢回升。
这个现象在更换Backbone内部结构时很常见。原因是冻结期间检测头已经适应了模块输出的特征分布，解冻后Backbone的权重开始大幅更新，特征分布发生变化，检测头需要重新适应。这时候千万不要慌着调低学习率或者回滚权重，只要保持训练节奏，一般20到30个epoch后就会恢复到解冻前的水平。
另一个比较隐蔽的问题是在小batch size场景下，BN层的统计量波动明显变大。RMBC_LA内部有三个分支，融合后的特征分布如果BN参数没调节好，容易出现特征值过大或过小的情况。建议在小batch size训练时，适当降低初始学习率，或者把BN的momentum从默认值调大一点，让均值和方差的滑动统计更平滑。
6. 常见问题与排查技巧
6.1 训练不收敛或者loss震荡
在测试RMBC_LA时，最容易遇到的就是训练初期loss不降或震荡明显。排查时先确认三个点：第一，检查yaml配置里的n值是否过大，堆叠数量从2改成4以上时，在某些数据集上会出现优化困难；第二，检查输入图像的预处理是否符合YOLO26的归一化要求，RMBC_LA对输入特征的尺度比较敏感，如果输入分辨率从640变成960，但没同步调整模型结构中的参数，特征图分布会偏移；第三，检查学习率，多分支结构的梯度尺度比普通Bottleneck更容易波动，如果训练曲线出现明显的不规律锯齿，建议把学习率调低到原来的0.5倍再试。
6.2 注意力权重退化问题
有几个实验里出现过注意力权重全部收敛到接近1的情况，也就是注意力机制“失效”了。观察现象是，Sigmoid输出的权重分布峰值非常集中在0.95以上，通道间的区分度很低。
原因出在训练策略上，BN层的参数初始状态如果不够合理，归一化后的特征分布会让注意力分支的输入在初期就很大，Sigmoid很快进入饱和区。解决办法有两个方向：一是把LightweightAttention中的第一层1x1卷积的初始化改成更保守的方式，让它输出的方差变小；二是给注意力分支单独加一个零初始化偏置，让初始的注意力权重更接近0.5附近。
实测下来，第二种方法更有效。代码改动很小，在fc2卷积的bias参数上做一个零初始化，同时把fc2的权重也做零初始化，保证刚开始时注意力权重是0.5的均匀状态，给训练留出学习空间。在训练初期就解决了注意力权重饱和的问题，最终模型在验证集上的表现也更稳定。
6.3 显存占用比预期高
RMBC_LA和原版C3k2相比，显存增加是正常的，因为多分支结构在计算过程中会保留多个中间特征图用于反向传播。但如果显存增加超过30%以上，就要检查是不是分支设计不合理。
需要特别注意的是深度可分离卷积。虽然它的参数量比标准卷积少，但实际运行时的显存占用不一定更低——因为深度可分离卷积中间层的输出尺寸和输入尺寸一样，在计算图上会保持一份完整的特征图。在代码实现中，我们可以通过torch.utils.checkpoint这段代码来换空间，在反向传播时重新计算中间激活值，显存占用能降不少。这个思路在显存受限的卡上做实验时非常实用。
6.4 推理速度没有提升反而变慢
这一点我深有体会。很多人在GPU上测推理速度，发现RMBC_LA版本比原版慢了15%以上，就认为模块太重了。其实在GPU上，多分支结构的并行计算优势很容易被框架的算子调度掩盖，尤其是三个分支各有不同的卷积参数和填充方式时，框架可能会按串行方式逐个执行分支。
改进办法是把三个分支的卷积操作合并成一个group convolution来实现。具体来说，把1x1分支、3x3分支和3x3空洞分支整合成一个具有不同dilation的grouped卷积调用，虽然实现复杂度高了一些，但在GPU上能显著提升并行效率。如果你的项目需要TensorRT部署，建议额外做一次结构重参数化，把三个分支在训练完成后合并成单路径卷积结构。
我在实际部署中发现，经过重参数化优化后，推理耗时几乎能回到原版水平，这证明RMBC_LA的推理开销主要来自于多分支的调度成本，而不是计算量本身。
7. 模块扩展方向与适用边界
7.1 在检测头颈部的扩展
RMBC_LA不仅可以用在Backbone的C3k2里，还可以扩展到Neck部分。YOLO26的Neck通常会处理多个尺度的特征融合，这些特征图的空间分辨率更大，通道数较多，直接使用完整版RMBC_LA会导致计算量明显上升。我测试过一个缩减版，把分支数减到两个，只保留1x1分支和3x3空洞分支，同时注意力压缩比从4提到8，在Neck上应用后mAP50-95提升了0.9%，速度影响很小。
7.2 在轻量化模型中的应用
如果你的目标是做轻量化模型部署，完整版RMBC_LA可能不合适，因为即便用了深度可分离卷积，多分支带来的额外计算量在小模型上会被进一步放大。这种情况下，我建议把注意力部分的reduction提高到8或16，把3x3分支从两个减到一个，构造出RMBC_LA-Lite版本。但要注意，轻量化版本的增益也会缩水，在实验中它的mAP提升大概只有完整版的40%左右，是否值得引入需要结合场景判断。
7.3 适用边界与风险
RMBC_LA不是万能的。在以下几类场景中不建议使用：第一，超大输入分辨率下的实时检测（比如4K输入的工业质检），多分支带来的计算开销很难被抵消；第二，训练数据量过少（少于500张）的任务，多分支结构的自由度较大，容易过拟合；第三，纯轻量级端侧模型（参数量低于2M），这个模块的引入会让模型密度提升过多，带来部署上的隐患。
如果你的场景恰好落在上述边界内，可以把RMBC_LA作为特征提取的辅助分支放在Backbone的中深层位置，只替换一到两处C3k2，而不是全量替换，这样可以在控制计算开销的同时获得一部分增益。
8. 关于这次改进的一些经验总结
前前后后试了很多种结构组合，还试过在RMBC里加入可变形卷积这样的动态感受野分支，但可变形卷积的GPU算子在很多推理框架上支持不好，最后只能放弃。这个经历给了我一个很深的印象：模型改进不只是学术玩票，还要考虑从训练到部署的完整链路，一个模块哪怕在单卡上再强，部署不了就没有实用价值。
RMBC_LA设计里最值得称道的，不是每个分支单独有多新颖，而是它们组合起来之后的协同效应——多分支把特征的视野拓宽，注意力机制再帮网络挑重点，残差连接保证梯度稳定，整个过程像一个配合默契的小团队。这也是我在很多模块改进实验中体会到的共性经验：好的改进不是在原结构上硬塞新东西，而是让新模块和原有结构形成互补关系。
如果后面有朋友也踩到类似“加了很多模块但精度纹丝不动”的坑，我的建议是先别急着怀疑模块设计，先跑一次消融实验，把每个子模块单独拎出来验证。很多时候不是模块没用，而是你把它放在了错误的位置，或者训练策略没有给它发挥的机会。
另外分享一个小技巧：换新模块之后，最好把优化器也重新调一遍。不同结构的最优学习率、权重衰减系数往往不一样，沿用原来的超参数不一定是最优的。我在RMBC_LA的调参过程中，仅仅把权重衰减从0.0005调到0.0003，mAP50-95就涨了将近1个点，这个收益有时候比换一个更复杂的模块来得实在。
