YOLOv5算法进阶改进（20）— 更换主干网络之RepViT | 从ViT视角重新审视移动CNN
前言：Hello大家好，我是小哥谈。RepViT是一种基于Transformer的视觉模型，它的全称是Representation Learning with Visual Tokens。与传统的卷积神经网络不同，RepViT使用了Transformer的自注意力机制来提取图像中的特征。具体来说，RepViT将图像分成若干个视觉标记（visual tokens），然后将这些标记作为Transformer的输入，通过多层Transformer编码器来提取特征。这种方法可以有效地减少卷积神经网络中的参数数量，同时也能够更好地处理图像中的长程依赖关系。🌈
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