YOLOv5/v7中引入RepVGG重参数化模块1.介绍RepVGG是由MegviiResearch团队于2021年提出的深度卷积神经网络架构，它通过重参数化VGGNet架构，显著提高了模型的性能和效率。RepVGG架构在YOLOv5和YOLOv7等目标检测模型中得到了广泛应用，进一步提升了模型的精度和速度

前言 基于YOLO的目标检测算法在速度和准确性之间取得了显著的平衡。然而，它们在脑肿瘤检测中的应用仍然未被充分探索。本研究提出了RepVGG-GELAN，这是一种新型的YOLO架构，通过集成RepVGG，一种重新参数化的卷积方法，特别关注于医学图像中的脑肿瘤检测。RepVGG-GELAN利用RepVGG架构来提

1.参考视频：14.1RepVGG网络讲解博客：RepVGG网络简介2.主要内容2.1.与其他网络对比如下图所示，RepVGG无论是在精度还是速度上都已经超过了ResNet、EffcientNet以及ReNeXt等网络。2.2.创新点，结构重参数化在训练时，使用一个类似ResNet-style的多分支模型，而推理时转化成VGG-st

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RepVGG论文详解RepVGG是截止到2021.2.9日为止最新的一个轻量级网络架构。在我的测试中，其在安霸CV22上的加速效果不如ShuffleNetv2。根据作者的描述，RepVGG是为G

原始题目：RepVGG:MakingVGG-styleConvNetsGreatAgain中文翻译：RepVGG:让VGG-风格的卷积网络们再次伟大发表时间：2021年1月11日平台：CVPR-2021来源：MEGVII(旷世)