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-attention）和
番外篇 | YOLOv8改进之在C2f中引入即插即用RepViTBlock模块 | CVPR2024清华RepViT
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