yolov7的repconv模块改进

RepVGG结构是YOLOv7中引入的一个改进模块。RepVGG模型是通过重参数化的方式，将VGG模型重新定义为一个更加高效和紧凑的网络结构。在YOLOv7中加入RepVGG模块可以提升模型的性能和效果。

RepVGG模型的改进主要包括以下几个方面：
1. 模型定义：通过重参数化，将VGG模型的卷积层和全连接层替换为等效的卷积层，减少了模型的参数量和计算量。
2. 结构重参数化：将VGG的卷积层参数拆分为两个部分，一个用于计算输出特征图，一个用于计算残差连接，从而减少了模型的计算量。
3. 在YOLOv7中加入RepVGG模块：通过在YOLOv7的网络结构中添加RepVGG模块，可以进一步提升模型的检测性能和准确率。

以上是关于YOLOv7中RepVGG模块的改进内容。