💡本篇内容：YOLOv10改进RepVB：最新重参数化结构 顶会2023 二次改进升级版 最新开源移动端网络架构，速度贼快

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最近，与资源受限的移动设备上的轻量级卷积神经网络 (CNN) 相比，轻量级视觉变换器 (ViT) 表现出了卓越的性能和更低的延迟。这种改进通常归功于多头自注意力模块，它使模型能够学习全局表示。然而，轻量级 ViT 和轻量级 CNN 之间的架构差异尚未得到充分研究。在这项研究中，我们重新审视了轻量级 CNN 的高效设计，并强调了它们在移动设备上的潜力。我们通过集成轻量级 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。大量实验表明，RepViT 的性能优于现有最先进的轻量级 ViT，并在各种视觉任务中表现出良好的延迟。在 ImageNet 上，RepViT 在 iPhone 12 上实现了超过 80% 的 top-1 准确率和近 1ms 的延迟，据我们所知，这对于轻量级模型来说还是第一次。我们最大的模型 RepViT-M3 获得