YOLOv8 Improved Backbone RepLKNet: Introducing the Latest RepLKDeXt Architecture

最新推荐文章于 2025-05-01 18:19:05 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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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/KtMacos/article/details/133170757
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本文介绍了YOLOv8目标检测算法中采用的改进主干网络RepLKNet，即RepLKDeXt结构。通过引入最大31x31的超大卷积核，该结构提升了目标检测的效率和准确性。源代码示例展示了RepLKNet网络结构的实现，但不包括完整的YOLOv8算法。

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YOLOv8 Improved Backbone RepLKNet: Introducing the Latest RepLKDeXt Architecture | CVPR Super Large Convolutional Kernels, the Bigger, the More Powerful, Up to 31x31, Boosting Efficiency in Computer Vision

引言：
计算机视觉领域一直在追求更高效、更准确的目标检测算法。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。该结构通过引入超大卷积核，进一步提升了算法的性能。本文将详细介绍RepLKNet及其在YOLOv8中的应用，同时提供相应的源代码。

  1. 引言
    目标检测是计算机视觉中的重要任务之一，其在自动驾驶、智能监控和物体识别等领域具有广泛应用。然而，传统的目标检测算法在准确性和效率方面存在一定的局限性。为了克服这些问题，研究人员不断提出新的网络结构和算法。

  2. RepLKNet网络结构
    RepLKNet是一种改进的主干网络结构，其通过引入超大卷积核实现了更强大的特征提取能力。相比于传统的卷积核，超大卷积核具有更大的感受野，能够更好地捕捉目标的上下文信息。此外，超大卷积核还可以减少网络层数，从而降低计算复杂度。

  3. RepLKNet在YOLOv8中的应用

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清华和旷视提出RepLKNet：采用31×31大kernel的CNN网络，性能超过Swin
jacke121的专栏
03-16 2147
开源地址： https://github.com/DingXiaoH/RepLKNet-pytorch 有论文： https://github.com/megvii-research/RepLKNet CVPR22最新论文，RepVGG作者提出RepLKNet：采用31×31大kernel的CNN网络，性能超过Swin，作者在论文中提出了大kernel size卷积的4个设计准则，并设计了31x32的纯CNN结构，在图像分类和下游检测分割上超过Swin！ In this paper we
YOLOv8升级：RepLKNet为主干构建最新的RepLKDeXt结构
IpyVariable的博客
09-20 344
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。未来，我们将进一步改进该结构，探索更多的优化策略，并将其应用于更广泛的计算机视觉任务中。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。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。
【论文解读】RepLKNet，基于Swin架构的超大核网络
AI浩
05-24 2804
摘要 pytoch代码：https://github.com/DingXiaoH/RepLKNet-pytorch 论文翻译：https://wanghao.blog.youkuaiyun.com/article/details/124875771?spm=1001.2014.3001.5502 RepLKNet的作者受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
RepLKNet架构详解
培根芝士的专栏
09-12 1041
RepLKNet 通过引入大卷积核和重参数化技术，有效地结合了 Vision Transformer 的全局建模能力和 CNN 的高效计算优势。其设计创新在于既保持了卷积网络的结构简单性和计算效率，又通过大卷积核弥补了 CNN 在处理长距离依赖信息时的不足。因此，RepLKNet 是一种强大的模型架构，适用于各类计算机视觉任务，在大规模数据集上的表现尤其出色。
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 3834
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。
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ViTDet原理与代码实例讲解：基于视觉transformer的目标检测模型
AI天才研究院
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solutionViTDet（Vision Transformer for Detection）是一种基于视觉transformer的目标检测模型，它将transformer架构应用于计算机视觉任务中的目标检测领域。传统的目标检测模型通常基于卷积神经网络（CNN），而ViTDet通过引入transformer的自注意力机制，旨在提高检测的准确性和灵活性。Transformer在自然语言处理领域的成功应用Vision Transformer (ViT) 在图像分类任务上的突破性进展。
CVPR2019:Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression
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03-24 723
摘要 Intersection over Union (IoU) is the most popular evaluation metric used in the object detection benchmarks. However, there is a gap between optimizing the commonly used distance losses for regress...
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YOLOv8代码实践｜CVPR2022 超大卷积核, 越大越暴力,大到31x31, 涨点高效！
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)
【图像分类】2022-RepLKNet CVPR 31x31卷积了解一下
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RepLKNet论文详解:31×31的超大卷积核模型
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（1）大卷积有更大的感受野（2）大卷积能够学到更多的形状信息（3）密集（普通）卷积和空洞卷积空洞卷积是一个常用的扩大卷积范围的方法，论文对空洞深度卷积和普通深度卷积进行了对比，尽管最大感受域可能一样，但空洞深度卷积的表达能力要弱很多，准确率下降非常明显，也就是说虽然空洞卷积的感受域较大，但其计算用的特征非常少。
卷积核越大性能越强？一文解读RepLKNet模型
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在CVPR2022中，一篇专注于优化卷积核大小的分类网络论文吸引了大量的关注，这就是由清华和旷视提出的RepLKNet[1]。RepLKNet与目前流行的CNN模型背道而驰，其核心模块由31×31的大卷积核构成。在Vision Transformer (ViT) 流行的大背景下，RepLKNet以纯CNN的架构获得了超过Swin Transformer( Top-1 ac...
CVPR 2022 | RepLKNet：采用31×31大kernel的CNN网络，性能超越Swin Transformer
u011447962的博客
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Scaling Up Your Kernels to 31x31: Revisiting Large Kernel Design in CNNs paper:​https://arxiv.org/pdf/2203.06717.pdf​ code:https://github.com/megvii-research/RepLKNet 该篇论文论述了卷积核的kernelsize可以选择多大。25x25就很好，31x31甚至更好。清华大学丁霄汉继RepVGG后提出了一种大量采用超大卷积核的模型...
计算机视觉——基于树莓派的YOLO11模型优化与实时目标检测、跟踪及计数的实践
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05-01 1812
YOLO11模型是专门为边缘设备优化的目标检测模型，与YOLOv8相比，它在显著降低模型复杂度（最多降低37%）的同时，仍保持了较高的检测精度（约85%的平均精度均值）。这种优化使得YOLO11能够在资源受限的树莓派上实现高效的实时目标检测，为边缘设备上的复杂计算机视觉任务提供了可能。其轻量级的模型结构和高效的推理性能，使其成为在树莓派上部署目标检测应用的首选模型之一。
yolov5 源码 +jupyter notebook 笔记 kaggle
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直接用的githuab的源码，git clone 后output才有文件直接gitclone他的源码用Vscode看好久没见过16g了怎么这么便宜函数输入有一页。
计算机视觉进化论：YOLOv12、YOLOv11与Darknet系YOLOv7的微调实战对比
lgf228的专栏
04-29 1398
YOLO系列作为实时目标检测领域的重要里程碑，持续引领速度与精度的平衡发展。本文围绕YOLOv7（基于Darknet框架）、YOLOv11及YOLOv12，系统、深入地对比了三款模型的架构创新、微调策略、核心技术及应用场景。我们详细解析了三者骨干网络设计（如Darknet-53、E-ELAN、C3k2模块）、注意力机制（如YOLOv12的Area Attention）以及参数优化策略（动态数据增强、量化剪枝），并结合工业检测、医疗影像、自动驾驶等多样化应用展开实战案例。
基于YOLO的瓷砖缺陷检测系统设计与实现（附数据集+源码）
qq_36224726的博客
04-29 930
本文实现的系统展示了深度学习与传统工业检测结合的强大潜力。通过YOLO算法的高精度检测能力，配合精心设计的GUI界面，为制造业质量管控提供了可靠的技术工具。
yolov5s backbone
01-07
### YOLOv5s Backbone Architecture and Structure In the context of real-time underwater target detection, an attention-improved version of YOLOv5 has been developed to enhance performance specifically under challenging aquatic conditions[^1]. However, focusing on the general architecture of YOLov5s, particularly its backbone component, reveals a design optimized for speed while maintaining robustness. The backbone network of YOLOv5s is built upon CSPDarknet53 (Cross Stage Partial Network), which significantly reduces computational cost compared with traditional Darknet architectures. This improvement allows faster inference times without compromising much on accuracy. The specific layers within this backbone include convolutional operations followed by batch normalization and leaky ReLU activations. Additionally, residual connections are employed throughout various stages of CSPDarknet53 to facilitate better gradient flow during training, thus improving convergence properties[^2]. For constructing such models flexibly via configuration files, one can specify components like `backbone`, where settings related to depth multiples (`depth_multiple`) and width multiples (`width_multiple`) play crucial roles in scaling down or up from base configurations as seen below: ```yaml # Example Configuration Snippet for YOLOv5s Backbone backbone: # Depth multiple used to scale layer depths. depth_multiple: 0.33 # Width multiple applied across all channels. width_multiple: 0.5 ``` Moreover, enhancements introduced into YOLOv5 further refine how these backbones operate efficiently through dynamic architectural adjustments alongside advanced data augmentation techniques that contribute positively towards overall model efficiency and effectiveness[^3].
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