改进YOLOv7系列：将RepVGG模型结构与极简架构相结合的计算机视觉模型

YOLOv7是一种流行的目标检测算法，它在目标检测领域取得了显著的成果。然而，为了进一步提升其性能和效率，我们可以将YOLOv7与RepVGG模型结构相结合，并采用重参数化和极简架构的方法进行改进。

RepVGG是一种轻量级的卷积神经网络结构，它通过将常规卷积操作替换为具有相同感受野的重复卷积模块，从而实现了高性能和高效率的目标。将RepVGG集成到YOLOv7中可以提供更好的特征提取能力和更高的检测精度。

此外，我们还引入了重参数化技术，以进一步减少模型的计算量和参数量。重参数化技术通过将卷积层分解为一个卷积层和一个线性层的组合来实现。这种方法可以显著减少网络的计算复杂性，并提高模型的运行速度。

接下来，我们将介绍改进后的YOLOv7模型的架构。首先，我们引入RepVGG模块来替换YOLOv7中的卷积层。RepVGG模块由多个重复的基础卷积块组成，每个基础卷积块包含一个卷积层和一个ReLU激活函数。这样的设计可以在保持较小的参数量的同时，提供强大的特征提取能力。

import torch
import torch.nn as nn

class BasicConv