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YOLOv8独家改进：backbone改进 | 最新大卷积核CNN架构UniRepLKNet，ImageNet 88% | CVPR2024
💡💡💡本文独家改进：大核卷积一统多种模态！RepLK正统续作UniRepLKNet，代替YOLOv8 Backbone 改进结构图如下： 收录 YOLOv8原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511737.html?spm=1001.2014.3001.5482 💡💡💡全网独家首发创新（原创），适合p
YOLOv5独家改进：backbone改进 | 最新大卷积核CNN架构UniRepLKNet，ImageNet 88% | CVPR2024
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RTDETR 引入 UniRepLKNet：用于音频、视频、点云、时间序列和图像识别的通用感知大卷积神经网络 | DRepConv
大卷积神经网络（ConvNets）近来受到了广泛研究关注，但存在两个未解决且需要进一步研究的关键问题。1）现有大卷积神经网络的架构主要遵循传统ConvNets或变压器的设计原则，而针对大卷积神经网络的架构设计仍未得到解决。2）随着变压器在多个领域的主导地位，有待研究ConvNets在视觉以外领域是否也具有强大的通用感知能力。在本文中，我们从两个方面做出了贡献。1）我们提出了四个设计大卷积神经网
UniRepLKNet实战：使用 UniRepLKNet实现图像分类任务（二）
文章目录 训练部分导入项目使用的库设置随机因子设置全局参数图像预处理与增强读取数据设置Loss设置模型设置优化器和学习率调整策略设置混合精度，DP多卡，EMA定义训练和验证函数训练函数验证函数调用训练和验证方法 运行以及结果查看测试完整的代码 在上一篇文章中完成了前期的准备工作，见链接： UniRepLKNet实战：使用UniRepLKNet实现图像分类任务（一） 前期的工作主要
UniRepLKNet实战：使用UniRepLKNet实现图像分类任务（一）
文章目录 摘要安装包安装timm 数据增强Cutout和MixupEMA项目结构计算mean和std生成数据集一些问题 摘要 大核卷积神经网络（ConvNets）近年来受到广泛关注，但仍存在两个关键问题需要进一步研究。首先，目前的大型卷积神经网络架构大多遵循传统卷积神经网络或Transformer的设计原则，而大核ConvNets的架构设计仍未得到充分解决。其次，尽管Transf
论文阅读——UniRepLKNet
UniRepLKNet: A Universal Perception Large-Kernel ConvNet for Audio, Video, Point Cloud, Time-Series and Image Recognition 当我们将一个3×3的conv添加到一个小卷积核ConvNet中时，我们预计它会同时产生三种效果——1）使感受野更大，2）增加空间模式的
论文阅读——UniRepLKNet
UniRepLKNet: A Universal Perception Large-Kernel ConvNet for Audio, Video, Point Cloud, Time-Series and Image Recognition 当我们将一个3×3的conv添加到一个小卷积核ConvNet中时，我们预计它会同时产生三种效果——1）使感受野更大，2）增加空间模式的
YOLOv8优化策略：UniRepLKNetBlock 助力检测 | UniRepLKNet，通用感知大内核卷积网络,2023.12
🚀🚀🚀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 UniRepLKNetBlock 与C2f进行结合使用 🚀🚀🚀YOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn/hGhVK 学姐带你学习YOLO
RT-DERT改进策略：UniRepLKNet，大核卷积的最新成果，轻量高效的首选（全网首发）
摘要 将UniRepLKNet应用到RT-DERT的改进中，经过测试，涨点明显，运算量也有下降！ 论文：《UniRepLKNet：用于音频、视频、点云、时间序列和图像识别的通用感知大内核ConvNet》 https://arxiv.org/abs/2311.15599 大核卷积神经网络(ConvNets)最近受到了广泛的研究关注，但存在两个未解决的关键问题需要进一步研究。(1)现有大核Con
RT-DETR优化：Backbone改进 | UniRepLKNet，通用感知大内核卷积网络，RepLK改进版本 | 2023.11
🚀🚀🚀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 🚀🚀🚀RT-DETR改进创新专栏：http://t.csdnimg.cn/vuQTz 学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研； RT-DET
UniRepLKNet：用于音频、视频、点云、时间序列和图像识别的通用感知大内核ConvNet
摘要 https://arxiv.org/abs/2311.15599 大核卷积神经网络(ConvNets)最近受到了广泛的研究关注，但存在两个未解决的关键问题需要进一步研究。(1)现有大核ConvNets的架构在很大程度上遵循传统ConvNets或Transformers的设计原则，而大核ConvNets的架构设计仍未得到充分解决。(2)随着Transformer 在多种模式下的主导地位，尚待