YOLOv5改进主干EfficientRep结构系列：高效Repvgg式ConvNet网络结构助力计算机视觉

摘要：
近年来，计算机视觉（Computer Vision）领域取得了巨大的进展，尤其是目标检测任务。其中，YOLOv5和EfficientRep是两个备受关注的目标检测网络。本文基于EfficientRep结构，结合设计硬件感知神经网络的思想，提出了一种高效Repvgg式ConvNet网络结构，旨在进一步提升目标检测的性能和效率。本文详细介绍了该网络的设计原理，并给出了相应的源代码，以便读者参考和实践。

1. 引言
   目标检测是计算机视觉领域的重要任务之一，广泛应用于图像识别、自动驾驶、安防监控等领域。YOLOv5是目前最先进的目标检测算法之一，其快速准确的检测能力备受推崇。而EfficientRep则是一种高效的ConvNet网络结构，具有较低的计算复杂度和参数量。本文旨在结合这两者的优势，设计一种高效Repvgg式ConvNet网络结构，进一步提升目标检测的性能和效率。

2. 相关工作
   EfficientRep是一种基于残差结构的网络设计方法，通过共享卷积层的参数来降低网络的计算量。Repvgg则是在此基础上提出的改进版本，通过引入更多的非线性激活函数来增强网络的表达能力。本文借鉴了EfficientRep和Repvgg的设计思想，将其应用于目标检测网络的构建中。

3. 高效Repvgg式ConvNet网络设计
   基于EfficientRep和Repvgg的设计思想，本文提出了一种高效Repvgg式ConvNet网络结构。该网络结构具有以下特点：

• 利用共享卷积层的参数减少计算量；
• 引入多个非线性激活函数提升网络的表达能力；
• 结合目标检测任务的需求进