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最近，在资源受限的移动设备上，轻巧的视觉变形金刚（VITS）具有出色的性能和较低的潜伏期，与轻量级卷积神经网络（CNNS）组成。搜索者发现了轻巧的VIT和轻量级CNN之间的许多结构连接。但是，尚未对块结构，宏和微观设计的显着建筑差异进行检查。在这项研究中，我们从VIT的角度和震撼人心的移动设备前景中重新审视了轻量级CNN的有效性。指定，我们通过集成了轻量级VIT的有效建筑设计，从而增强了标准轻量级CNN（即Mobilenetv3）的移动友好性。这最终带有一个新的纯轻质CNN家族，即重新投资。广泛的实验表明，重新投资优于现有的最先进的轻量级VIT，并在各种视觉任务中表现出有利的延迟。值得注意的是，在ImageNet上，Repvit在iPhone 12上以1.0毫秒的延迟达到了80％的前1次精度，这是我们最佳的首次使用轻量级型号。此外，当Repvit与SAM遇到SAM时，我们的Repvit-SAM比Advanced Mobilesam可以实现近10×的推理。代码和模型可在https：//github.com/thu-mig/repvit上找到。

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