ConvNeXt 系列改进：将 RepViT 轻量化主干思想融入 ConvNeXt，适配移动端视觉任务

摘要与核心要点如果你正在将 ConvNeXt 从服务端“下放”到移动端或边缘设备，那么本文提供了一条关键的技术路线：利用 RepViT 的结构重参数化与 Token/Channel 分离思想，在几乎不损失推理速度的前提下，大幅降低 ConvNeXt Block 的计算开销和参数量。本文将深入剖析 RepViT 从 ViT 视角重新审视移动 CNN 的核心方法论，展示如何将这套方法论“反向注入”ConvNeXt 架构，实现移动端适配。同时，我们还将系统性地覆盖三套主流移动端推理框架（Core ML、LiteRT、NCNN）的部署方案、七款轻量级模型的全面性能对比、以及移动端模型特有的安全风险评估，帮助你打造真正可落地的移动端视觉系统。通过阅读本文，你将收获：理解 RepViT 的设计理念如何与 ConvNeXt 融合，打造差异化架构优势获得可直接使用的 Block 改造代码（PyTorch 实现）掌握移动端三大框架的最新优化策略获取 ConvNeXt、RepViT、E-ConvNeXt、RepNeXt、MobileNetV4、EfficientFormerV2 等模型在 ImageNet、iPhone 等平台上的完整性能对比数据了解移动端模型对抗攻击的防护方案明确 2025-2026 年的技术趋势与落地建议一、问题缘起：ConvNeXt 在移动端“水土不服”的