前言：Hello大家好，我是小哥谈。YOLOv8是一种基于深度学习的实时物体检测算法，其通过将物体检测任务转化为目标框回归问题，并使用卷积神经网络实现高效的特征提取和目标分类。然而，YOLOv8在处理一些复杂场景和小目标时可能存在一定的性能限制。为了克服YOLOv8的局限性，清华大学在ICCV会议上发布了名为RepViT的移动端网络架构。RepViT通过自注意力机制（self-attenti

前言：Hello大家好，我是小哥谈。RepViT是一种基于Transformer的视觉模型，它的全称是Representation Learning with Visual Tokens。与传统的卷积神经网络不同，RepViT使用了Transformer的自注意力机制来提取图像中的特征。具体来说，RepViT将图像分成若干个视觉标记（visual tokens），然后将这些标记作为Trans

摘要：近年来，与轻量级卷积神经网络(cnn)相比，轻量级视觉变压器(ViTs)在资源受限的移动设备上表现出了更高的性能和更低的延迟。这种改进通常归功于多头自注意模块，它使模型能够学习全局表示。然而，轻量级vit和轻量级cnn之间的架构差异还没有得到充分的研究。在这项研究中，本文重新审视了轻量级cnn的高效设计，并强调了它们在移动设备上的潜力。通过集成轻量级vit的高效架构选择，本文逐步增强了标准轻

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是融合改进，最近有好几个读者和我反应单独的机制都能够涨点，一融合起来就掉点，这是大家不了解其中的原理(这也是为什么我每一个机制都给大家讲解一下原理，大家要明白其中的每个单独的机制涨点原理然后才能够更好的融合，有一些结构是有冲突的)，不知道哪些模块和那些模块融合起来才能够涨点。所以本文给大家带来的改进机制是融合 BiFPN+ RepViT的融合改进机制，实现

💡💡💡本文独家原创改进：轻量级 ViT 的高效架构选择，逐步增强标准轻量级 CNN（特别是 MobileNetV3）的移动友好性。 最终产生了一个新的纯轻量级 CNN 系列，即 RepViT RepViTBlock即插即用，助力检测 |   亲测在多个数据集能够实现涨点，并实现轻量化 收录： YOLOv7高阶自研专栏介绍： http://t.csdnimg.cn/tYI0c ✨✨

RepViT简介 轻量级模型研究一直是计算机视觉任务中的一个焦点，其目标是在降低计算成本的同时达到优秀的性能。轻量级模型与资源受限的移动设备尤其相关，使得视觉模型的边缘部署成为可能。在过去十年中，研究人员主要关注轻量级卷积神经网络（CNNs）的设计，提出了许多高效的设计原则，包括可分离卷积 [2] 、逆瓶颈结构 [3] 、通道打乱 [4] 和结构重参数化 [5] 等，产生了 MobileNets