YOLOv7改进主干RepGhost论文系列：全新RepGhostNeXt结构，高效硬件化模块实现的全新YOLOv7检测器 计算机视觉

摘要：本文介绍了YOLOv7改进主干RepGhost论文系列中的全新模型RepGhostNeXt。该模型利用重参数化结构实现了硬件高效的模块RepGhost，并在基于YOLOv7的检测器中应用。我们通过丰富的实验验证了该模型在计算机视觉领域的高性能表现，并提供了相应的源代码供读者参考。

关键词：YOLOv7, RepGhostNeXt, 重参数化结构, 硬件高效, 计算机视觉

1. 引言

计算机视觉领域中的目标检测一直是一个热门研究方向。近年来，YOLO（You Only Look Once）系列模型以其快速的检测速度和良好的检测精度而备受关注。其中，YOLOv7是YOLOv6的升级版，为了进一步提升检测性能，我们在YOLOv7的主干网络中引入了全新的模块RepGhostNeXt，该模块采用了重参数化结构，实现了硬件高效的目标检测。

本文将首先介绍YOLOv7和RepGhostNeXt的基本原理和结构，然后详细阐述我们所提出的新模型的设计思路，并通过一系列实验验证了其在计算机视觉任务中的优越表现。最后，我们将提供相应的源代码供读者参考和使用。

2. YOLOv7简介

YOLOv7是YOLO目标检测系列的第七个版本，它采用了一种单阶段的检测方法，将物体检测任务转化为密集预测问题，通过一个卷积神经网络直接输出物体的类别和边界框信息。YOLOv7相对于之前的版本，在检测精度和速度上都有了一定的提升。

3. RepGhostNeXt模块

为了进一步改进YOLOv7的主干网络，我们提出了全新的模块Re