Yolov8引入清华ICCV最新开源移动端网络架构RepViT，RepViTBlock即插即用，助力检测计算机视觉

计算机视觉是人工智能领域的重要研究方向之一，而物体检测是计算机视觉中的核心任务之一。Yolov8是一种经典的物体检测算法，而清华大学在ICCV会议上最新发布的开源移动端网络架构RepViT则带来了新的突破。本文将介绍Yolov8如何引入RepViT以及RepViTBlock的即插即用特性，以助力改进物体检测的性能。

Yolov8是一种基于深度学习的实时物体检测算法，其通过将物体检测任务转化为目标框回归问题，并使用卷积神经网络实现高效的特征提取和目标分类。然而，Yolov8在处理一些复杂场景和小目标时可能存在一定的性能限制。

为了克服Yolov8的局限性，清华大学在ICCV会议上发布了名为RepViT的移动端网络架构。RepViT基于Transformer和ViT（Vision Transformer）的思想，通过自注意力机制（self-attention）和全局特征的建模，能够捕捉到图像中的全局上下文信息，从而提升物体检测的准确性和鲁棒性。

为了方便将RepViT应用于Yolov8中，清华大学还提供了RepViTBlock，这是一种即插即用的模块。RepViTBlock可以直接替换Yolov8中的某些卷积层，使得Yolov8能够利用RepViT的全局特征建模能力，从而进一步提升物体检测的性能。

下面是将RepViTBlock应用于Yolov8的示例源代码：

import torch
import torch.nn as nn