YOLOv5改进主干EfficientRep结构系列：高效Repvgg式ConvNet网络结构

近年来，计算机视觉领域取得了巨大的进展，其中目标检测是一个备受关注的任务。YOLOv5是一种流行的目标检测算法，但其主干网络结构EfficientRep存在一些局限性。为了解决这些问题，研究人员提出了一种结合设计硬件感知神经网络的高效Repvgg式ConvNet网络结构，这是一种涨点利器，能够显著提升计算机视觉的性能。

高效Repvgg网络结构是在Repvgg网络的基础上进行改进而得来的。Repvgg网络是一种轻量级的卷积神经网络，以其高效的计算和较低的模型大小而受到广泛关注。结合设计硬件感知神经网络的思想，研究人员对Repvgg网络进行了一系列改进，以进一步提高其性能和适应性。

下面我们将介绍高效Repvgg网络的主要特点和结构：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义高效Repvgg网络结构
class RepVGG(nn.Module