yolov8中加入RepVit

### 如何在YOLOv8中集成RepViT模块

#### 介绍
为了提高YOLOv8的检测效果，在主干网络中集成了RepViT模块，该操作能够充分利用Transformer的强大建模能力并优化轻量化CNN的设计[^1]。

#### 实现细节
具体来说，主干网络采用了RepViT架构，其特点在于通过逐层微观设计调整轻量级CNN，包括选择适合的卷积核尺寸和优化挤压-激励（SE）层的位置。这些改动有助于显著提升模型性能[^3]。

#### 集成过程
以下是关于如何将RepViT融入到YOLOv8中的指导：

##### 安装依赖库
首先确保安装必要的Python库：

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

##### 下载预训练权重文件
访问B站上的资源页面获取最新的源码包，其中包含了多种不同的改进方案供研究者们探索尝试[^4]:

import requests

url = "https://example.com/path_to_weights"
response = requests.get(url)
with open('repvit_pretrained.pth', 'wb') as f:
    f.write(response.content)

##### 修改配置文件
编辑`yolov8.yaml`以适应新的骨干网设置。主要修改如下所示：

backbone:
  - [focus, [64], [[0]]]
  - [conv, [64, 128]]
  ...
  - ['repvit_block_1']
  ...
neck:
  fpn: true
  bifpn: true
head:
  yolo_head: true

##### 替换原有组件
用自定义版本替换默认的Backbone类，并引入RepViT特定的功能：

from models.common import ModelBase

class CustomYoloV8(ModelBase):
    
    def __init__(self, cfg='path/to/yolov8.yaml'):
        super().__init__()
        
        self.backbone = build_backbone(cfg['backbone'])
        self.neck = BiFPN()
        self.head = YOLOHead()

def main():
    model = CustomYoloV8().cuda()
    # 加载预训练参数...
    checkpoint = torch.load('repvit_pretrained.pth')
    model.load_state_dict(checkpoint)

if __name__ == '__main__':
    main()