基础模型的核心是“越多越好”的哲学，计算机视觉和自然语言处理领域的惊人成功就是例证。然而，优化的挑战和变压器模型固有的复杂性要求范式向简单性转变。在这项研究中，我们介绍了V anillaNet，一种在设计中融入优雅的神经网络架构。通过避免高深度、快捷方式和自我关注等复杂操作，V anillaNet简洁而强大。每一层都经过精心制作，紧凑而直接，在训练后对非线性激活函数进行修剪，以恢复原始架构。V anillaNet克服了固有复杂性的挑战，使其成为资源受限环境的理想选择。其易于理解且高度简化的体系结构为高效部署开辟了新的可能性。大量实验表明，V anillaNet可提供高性能
以yolov5 7.0版本进行改进
1.vanillanet.py文件，添加如下代码：
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