yolov5轻量化 repvgg

引用[1]:MobileOne是一个轻量级的卷积神经网络架构，它是基于YOLOv7项目的MobileOne-ms0的官方预训练权重进行训练的。你可以在该链接中找到MobileOne的官方预训练权重和相关文档。[1]
引用[2]:RepVGG是一种简单但功能强大的卷积神经网络架构，它在推理时具有类似于VGG的骨干结构，主体部分由3x3卷积和ReLU激活函数堆叠而成。在训练时，模型采用多分支拓扑结构。通过结构重参数化技术，训练和推理架构被解耦，从而实现了RepVGG模型。据我们所知，在ImageNet数据集上，RepVGG的top-1准确性达到80%以上，这是老模型首次实现该精度。此外，RepVGG在NVIDIA 1080Ti GPU上的运行速度比ResNet-50快83%，比ResNet-101快101%，并且具有更高的精度。与最新的EfficientNet和RegNet等模型相比，RepVGG在精度和速度之间取得了良好的平衡。[2]
引用[3]:在使用yolov5轻量化repvgg时，可以在yolo.py文件中的Model类的fuse方法中加入MobileOne和MobileOneBlock部分的reparameterize操作。具体步骤如下：

在Model类的fuse方法中，遍历模型的所有模块。
如果遇到RepConv类型的模块，调用fuse_repvgg_block方法进行融合。
如果遇到RepConv_OREPA类型的模块，调用switch_to_deploy方法进行转换。
如果遇到MobileOne或MobileOneBlock类型的模块，并且具有reparameterize方法，调用reparameterize方法进行重参数化操作。
如果遇到Conv类型的模块，并且具有bn属性，调用fuse_conv_and_bn函数进行融合，并更新模块的forward方法。
如果遇到IDetect或IAuxDetect类型的模块，调用fuse方法进行融合，并更新模块的forward方法。
最后，返回更新后的模型。

这样，你就可以在yolov5轻量化repvgg中使用MobileOne和MobileOneBlock，并进行相应的重参数化操作。[3]
引用[.reference_title]

1 3 【YOLOv7改进轻量化】第一章——引入轻量化骨干网络MobileOne[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-2allinsert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
2 目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​RepVGG（速度飙升）[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-2allinsert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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