轻量化YOLOv5改进 | 结合repghost结构冲参数化网络，实现轻量化和加速推理，

“引入RepGhostNet以加速CNN网络推理”
“网络宽度的自定义调整：无缝嵌入YOLOv5”
“通过结构重参数化优化网络性能”
“实现高效和准确的目标检测：YOLOv5s-repghost网络”


  这篇论文的主题是在卷积神经网络（CNN）中进行隐式特征重用的硬件高效模块——RepGhost。作者们通过使用结构重参数化而不是连接来减少硬件设备上的计算成本，从而提出了这种新颖的模块。基于RepGhost模块，他们进一步开发了一种硬件高效的CNN，名为RepGhostNet，这种网络在移动设备上的准确性和延迟方面超过了之前的最先进的轻量级CNN。

论文总结

  在深度学习的应用中，卷积神经网络（CNN）已经成