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本文记录的是基于RepVit的YOLOv11轻量化改进方法研究。RepVit的网络结构借鉴ViT的设计理念，通过分离的token mixe和channel mixer减少推理时的计算和内存成本，同时减少扩展比率并增加宽度，降低延迟，并通过加倍通道来弥补参数大幅减少的问题，提高了准确性。本…一、本文介绍
本文记录的是基于RepVit的YOLOv11轻量化改进方法研究。RepVit的网络结构借鉴ViT的设计理念，通过分离的token mixe和channel mixer减少推理时的计算和内存成本，同时减少扩展比率并增加宽度，降低延迟，并通过加倍通道来弥补参数大幅减少的问题，提高了准确性。本文在替换骨干网络中配置了原论文中的repvit_m0_9、repvit_m1_0、repvit_m1_1、repvit_m1_5和repvit_m2_3五种模型，以满足不同的需求。 专栏目录：YOLOv11改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进 专栏地址：YOLOv11改进专栏——以发表论文的角度，快速准确的找到有效涨点的创新点！ 文章目录 一、本文介绍二、RepVit结构详解2.1 出发点2.2 原理2.2.1 借鉴ViT的设计理念2.2.2 宏观设计（Macro design）2.2.3 微观设计（Micro design） 2.3 结构2.4 优势 三、RepVit模块的实现代码四、修改步骤4.1 修改一4.2 修改二
