大核卷积网络是CNN的一种变体，也是深度学习领域的一种重要技术，它使用较大的卷积核来处理图像数据，以提高模型对视觉信息的理解和处理能力。 这种类型的网络能够捕捉到更多的空间信息，因为它的大步长和大感受野可以一次性覆盖图像的更多区域。比如美团提出的PeLK网络，内核大小可以达到101x101，同参数量下性能反超 ViT，目前已被CVPR 2024收录。 更值得一提的，大核卷积网络不仅在性能上有所