repvgg yolov8

repvgg 和 yolov8 都是深度学习领域中的模型，但是它们的应用场景和设计思路有所不同。

RepVGG 是一种轻量级的卷积神经网络模型，它的设计思路是通过使用简单的卷积操作来替代复杂的卷积操作，从而实现高效的模型训练和推理。RepVGG 的主要优点是具有较高的计算效率和较小的模型体积，适合在移动设备等资源受限的场景中使用。

YOLOv8 是一种目标检测模型，它的设计思路是将图像分成多个网格，并在每个网格中预测目标的位置和类别。YOLOv8 的主要优点是具有较高的检测速度和较好的检测精度，适合在实时目标检测等场景中使用。