一、论文理论  本文提出一种硬件友好的卷积神经网络结构，该结构类似于repvgg。在衡量网络效率时，经常使用Flops或者参数量，这些衡量指标对于硬件计算能力和内存带宽不敏感。因此，如何设计一个神经网络架构，使其有效地利用硬件计算能力和内存带宽是至关重要的。 论文地址：EfficientRep: An Efficient Repvgg-style ConvNets with Hardwar

💡💡💡本文解决什么问题：在几乎不保证精度下降的前提下，轻量级模型创新设计 EfficientRep 在关键点检测任务中 |  GFLOPs从9.6降低至8.5， mAP50从0.921下降至0.912，mAP50-95从0.697提升至0.779 YOLO轻量化模型专栏：http://t.csdnimg.cn/AeaEF 1.YOLOv6介绍  论文：https://arxi