#RepVGG

repvgg_a2.rvgg_in1k是基于RepVGG架构的图像分类模型，通过ImageNet-1k数据集训练。该模型利用timm库的BYOBNet实现，允许自定义网络结构。模型参数量为28.2M，GMACs为5.7，处理224x224像素的输入图像。除图像分类外，还支持特征图提取和图像嵌入，可应用于多种计算机视觉任务。