RepLKDeXt结构图

芒果哥您好，请问下有没有RepLKDeXt模块的结构框图，以及此模块的介绍，希望能尽早回复，谢谢啦

结构图：
Input Image → Feature Maps → Head Network → Output Boxes
RepLKDeXt是一个基于深度学习的目标检测算法，用于检测图像中的对象。该算法基于深度学习框架Keras和TensorFlow实现，可以通过输入图像，输出图像中所有对象的位置和类别。
RepLKDeXt主要包含以下几个部分：

1. 输入层：接收待检测的图像数据。
2. 特征提取层：使用卷积神经网络（CNN）提取输入图像的特征，以便后续处理。
3. Head Network：对特征进行后续处理，包括边界框回归和类别预测等。
4. 输出层：输出检测结果，包括对象的位置和类别信息。
   RepLKDeXt可以用于多种目标检测任务，如行人检测、车辆检测等，具有较高的准确性和鲁棒性。