YOLOv8升级：RepLKNet为主干构建最新的RepLKDeXt结构

最新推荐文章于 2025-06-17 23:29:38 发布
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文章标签： YOLO 目标跟踪 人工智能 计算机视觉
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本文探讨了如何将RepLKNet与YOLOv8结合，构建RepLKDeXt结构，以提高目标检测性能和计算效率。通过在主干网络中引入RepLKNet的全局和局部信息融合，以及采用超大卷积核，RepLKDeXt在目标检测任务上表现出色。实验结果显示，这一新结构相对于经典算法有显著提升。

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引言：

在计算机视觉领域，目标检测一直是一个重要的研究方向。YOLOv8是一种经典的目标检测算法，而RepLKNet则是近期提出的一种改进型主干网络，具有较强的特征表达能力。本文将介绍如何将RepLKNet与YOLOv8相结合，构建出最新的RepLKDeXt结构，该结构利用超大卷积核提高了检测性能和计算效率。同时，我们还将提供相应的源代码。

一、背景介绍

目标检测是计算机视觉中的一项重要任务，其目标是在图像或视频中准确地识别和定位出感兴趣的物体。YOLOv8是一种流行的目标检测算法，它通过将图像划分成网格，并预测每个网格中可能存在的物体的边界框和类别信息。这种单阶段目标检测算法具有较快的推理速度和较好的准确性。

RepLKNet是最近提出的一种改进型主干网络，能够更好地捕获图像中的语义信息和上下文特征。它引入了RepLK模块，该模块结合了全局以及局部的信息，并利用多层次特征融合来提取更有代表性的特征表示。

为了进一步提高目标检测算法的性能，本文将在YOLOv8的基础上将主干网络替换为RepLKNet，并推导出一种新的结构RepLKDeXt，该结构会采用超大卷积核，以提高检测性能和计算效率。

二、RepLKNet与YOLOv8的结合

  1. 算法思路

我们的算法思路是将RepLKNet作为YOLOv8的主干网络，用于提取更具代表性的特征表示。通过RepLK模块的引入，我

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YOLOv8 Improved Backbone RepLKNet: Introducing the Latest RepLKDeXt Architecture
KtMacos的博客
09-22 173
近期，研究人员提出了一种改进的主干网络RepLKNet，并将其应用于YOLOv8目标检测算法，构建了最新的RepLKDeXt结构。请注意，以上提供的源代码示例仅包含RepLKNet网络结构的定义和前向传播过程，并未包含完整的YOLOv8算法实现。在实际应用中，还需要将RepLKNet与YOLOv8的其他组件（如检测头和损失函数）进行结合，以构建完整的目标检测系统。为了验证RepLKNet在目标检测任务中的有效性，研究人员将其应用于YOLOv8算法，并构建了最新的RepLKDeXt结构。
YOLOv7改进主干RepLKNet系列：RepLKDeXt结构的突破性进展
IlgCrystal的博客
09-18 222
本文将介绍一种基于YOLOv7的改进主干网络RepLKNet系列的新结构RepLKDeXt，该结构通过引入超大卷积核和高效的计算方式，提升了目标检测的性能。该论文提出了一种采用超大卷积核的卷积神经网络结构，利用更大的感受野和更丰富的特征信息来提升目标检测的准确性。而且，由于卷积操作的计算量与卷积核尺寸的平方成正比，超大卷积核在一定程度上降低了计算复杂度，提高了计算效率。同时，由于网络结构的合理设计和计算优化，RepLKDeXt在保持性能的同时，也具备了较高的计算效率。
YOLOv8最新改进系列：YOLOv8+RepLKNet，超大核模型，精度嘎嘎提升，小目标检测性能嘎嘎提升，提升效果拉满！！！
B站 Ai学术叫叫兽的文案地
09-11 3429
RepLKNet的作者受到了vision transformers (ViT) 最新进展的启发,提出了31×31的超大核模型，与小核 CNN 相比，大核 CNN 具有更大的有效感受野和更高的形状偏差而不是纹理偏差。借鉴 Swin Transformer 的宏观架构，提出了一种架构 RepLKNet。在 ImageNet 上获得 87.8% 的 top-1 准确率，在 ADE20K 上获得 56.0% mIoU，这在具有相似模型大小的最先进技术中非常具有竞争力。
YoloV8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）
m0_47867638的博客
12-05 3862
使用非常大的卷积核的卷积神经网络（ConvNets）的设计范式起源于ReplkNet [11]，当时ConvNets的地位受到Vision Transformers（ViTs） [12, 38, 61, 65]的挑战。受到使用全局注意力 [12, 54, 65]或使用大窗口注意力 [38, 49, 64]的ViTs的启发，ReplkNet提出使用非常大的卷积核。
芒果YOLOv8改进34：主干Backbone篇之RepLKNet：首发结合 RepLKNet 构建 最新 RepLKDeXt 结构｜CVPR2022 超大卷积核, 越大越暴力,大到31x31, 涨点
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
05-18 1799
YOLOv8代码实践｜CVPR2022 超大卷积核, 越大越暴力,大到31x31, 涨点高效！
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YOLOv5改进主干RepLKNet最新论文系列：首发结合RepLKNet构建最新RepLKDeXt结构｜CVPR超大卷积核，越大越暴力，大到31x31，涨点高
LgvrApplescript的博客
09-19 200
这样的超大卷积核可以在输入特征图上进行更大范围的感受野计算，从而更好地捕捉目标的上下文信息。这样的超大卷积核可以在输入特征图上进行更大范围的感受野计算，从而更好地捕捉目标的上下文信息。这些论文提出了一种新的目标检测结构，称为RepLKDeXt，它结合了RepLKNet主干网络，并引入了超大卷积核的概念。这些论文提出了一种新的目标检测结构，称为RepLKDeXt，它结合了RepLKNet主干网络，并引入了超大卷积核的概念。这种设计使得网络能够更好地捕捉不同尺度的目标特征，提高了检测的准确性。
芒果YOLOv5改进73：主干Backbone篇之RepLKNet：首发最新改进23年11月份论文，极简高效，RepLKNet改进升级版UniRepLKNet(博客内附源代码)，适用于图像识别，即插即
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YOLOv5最新改进 | 极简高效，RepLKNet改进升级版UniRepLKNet(博客内附源代码)
RepLKNet实战：使用RepLKNet实现对植物幼苗的分类（非官方）
05-25
本文通过对植物幼苗分类的实际例子来感受一下超大核的魅力所在。这篇文章能让你学到： 通过对论文的解读，了解RepLKNet超大核的设计思想和架构。 如何使用数据增强，包括transforms的增强、CutOut、MixUp、CutMix等增强手段？ 如何调用自定义的模型？ 如何使用混合精度训练？ 如何使用梯度裁剪防止梯度爆炸？ 如何使用DP多显卡训练？ 如何绘制loss和acc曲线？ 如何生成val的测评报告？ 如何编写测试脚本测试测试集？ 如何使用余弦退火策略调整学习率？ 原文链接：https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/124959038
RepLKNet-YoloV5
m0_46179553的博客
03-27 4804
背景简介 自从VGG提出以后，各种CNN网络层出不穷，但是他们都遵循了VGG的设计思想，通过多个小卷积核叠加来得到大的感受野同时保证较少的参数量（2个3x3的卷积核感受野和5x5的卷积核感受野相同，但是参数18<25）。随着ViT逐渐在各类视觉任务中拿到SOTA的表现，CNN似乎有点后继无力。RepLKNet打破了这种现象，旷世科技研究员发现，kernel szie对模型性能尤其是分割、检测等下游任务至关重要，提出在CNN网络中大量采用超大卷积核的模型并结合结构重参数化、depthwise等，RepL
RepLKNet与YOLOv5相结合构建最新的RepLKDeXt结构：CVPR中的超大卷积核，越大越强大，尺寸达到31x31，提升效率的计算机视觉
YjmnDatabase的博客
09-19 223
此外，RepLKDeXt还引入了一种超大卷积核，这种卷积核的尺寸达到了31x31，比传统的卷积核更大。这种超大卷积核的引入使得RepLKDeXt在感知范围和感受野上具有更强大的能力，从而能够更好地捕捉目标的细节和上下文信息。然而，为了进一步提升准确性和效率，研究人员将YOLOv5与最新的主干网络RepLKNet相结合，构建了一种新的目标检测结构，称为RepLKDeXt。为了验证RepLKDeXt的性能，研究人员进行了一系列实验，并与其他流行的目标检测算法进行了比较。
YOLOv8改进 | 主干篇 | 12月最新成果UniRepLknet特征提取网络（附对比试验效果图）
Snu77的博客
01-10 2469
本文给大家带来的改进机制是特征提取网络，其也是发表于今年12月份的最新特征提取网络，该网络结构的重点在于使用Dilated Reparam Block和大核心指导原则，强调了高效的结构进行通道间通讯和空间聚合，以及使用带扩张的小核心进行重新参数化，该网络结构就是在LKNet基础上的一个升级版本，LKNet我们之前已经出过教程了。在各种视觉任务中，包括图像分类、目标检测和语义分割，都显示出优异的性能(该模型的训练时间很长这是需要大家注意的)。欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！
Yolov8-pose关键点检测：卷积魔改 | 最新大卷积核CNN架构UniRepLKNet，UniRepLKNetBlock结合C2f，显著提升识别精度 | CVPR2024
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最新大卷积核CNN架构UniRepLKNet，UniRepLKNetBlock结合C2f，代替YOLOv8 c2f
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Datawhale YOLO Master 第1次笔记
最新发布
weixin_44811994的博客
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课程链接 https://github.com/datawhalechina/yolo-master。：用你的游戏本就能跑，1080Ti是入门，3060就是顶配，妈妈再也不用担心我的显卡冒烟。：PyTorch版源码自带"防脱发"注释，连数据加载器都写着"这里可以加缓存哦~"：从640x640输入尺寸到Neck网络结构，改配置比换手机壳还方便。：GitHub星标项目能绕地球两圈，B站教学视频多到需要开2倍速。
YOLO chp01-
m0_52024881的博客
06-17 196
复用训练流程：比如你想拿同一套 train.py，测试不同模型结构（一个用 Swin 骨干、一个用 ResNet 骨干 ），或者对比不同学习率的效果，只需要准备多个配置文件，用 --cfg 指定就行，训练代码不用改。解耦代码和配置：代码（train.py ）负责 “执行训练逻辑”，配置文件负责 “定义训练细节”。想换模型结构、调超参数，改配置文件就好，不用动训练代码的核心逻辑，维护起来轻松。记录实验细节：每个配置文件对应一套实验参数，方便后续复盘 “当时用了啥参数训练出的模型” ，也能快速复现实验。
YOLOv3 正负样本划分详解
guoguozgw的博客
06-15 745
条件是否为正样本anchor 与 GT 的 IoU 最大✅ 强制标记为正样本anchor 与 GT 的 IoU > iou_threshold（如 0.5）✅ 可选标记为正样本无任何 GT 与其重叠❌ 负样本仅部分重叠但不是最大匹配❌ 忽略（不参与位置损失）⚠️ 注意：只有负责预测真实框的 bounding box 才会参与位置回归（tx, ty, tw, th）和类别概率（class probs）的损失计算。该 bounding box不负责预测任何真实框；
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