YOLOv8优化策略：Backbone改进 | UniRepLKNet，通用感知大内核卷积网络，RepLK改进版本 | 2023.11

2023-12-14 08:45:35

  ??????本文改进： UniRepLKNet，通用感知大内核卷积网络，ImageNet-22K预训练，精度和速度SOTA，ImageNet达到88%, COCO达到56.4 box AP，ADE20K达到55.6 mIoU

 ??????YOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn/hGhVK

学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研；

1.UniRepLKNet原理介绍 

论文：https://arxiv.org/pdf/2311.15599.pdf

摘要：大内核卷积神经网络（ConvNet）最近受到了广泛的研究关注，但有两个未解决的关键问题需要进一步研究。1）现有大内核ConvNet的架构很大程度上遵循传统ConvNet或Transformer的设计原则，而大内核ConvNet的架构设计仍然没有得到解决。2&

文章来源:https://blog.csdn.net/CV_20231007/article/details/134869748
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。