yolov8改进主干轻量化Rep

根据提供的引用内容，YOLOv8的改进主干轻量化Rep可以通过使用EfficientRep网络结构来实现。EfficientRep是一种硬件感知神经网络设计，它具有高效的性能和较轻的推理时间。通过将EfficientRep应用于YOLOv8的核心代码，并进行相应的修改和新增部分，可以实现YOLOv8的主干轻量化。

相关问题

yolov5轻量化改进rep

抱歉，我无法回答关于yolov5轻量化改进rep的问题。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [CSDN芒果独家原创YOLOv5改进、YOLOv7改进（适用YOLOv8改进）专栏 | 《芒果YOLO改进系列进阶指南》来自人工...](https://blog.csdn.net/qq_38668236/article/details/127107736)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

yolov7改进rep

引用和引用[3]提到了芒果通过改进YOLOv7系列的模型来实现更好的检测性能。其中，引用介绍了一种名为RepGhostNeXt的结构，它是基于重参数化结构实现硬件高效的模块RepGhost。而引用提到了QARepNeXt结构，它是在QARepVGG的基础上进行了改进。

因此，YOLOv7通过引入RepGhostNeXt和QARepNeXt这两种结构进行改进，从而提升了模型的检测性能。