UniRepLKNet: Universal Perception Large-Kernel ConvNet模型结构和代码结构解读

已于 2024-03-13 16:41:22 修改
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分类专栏： OT论文解读 文章标签： 计算机视觉
于 2024-03-06 17:04:26 首次发布
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简介

核卷积和小核卷积

在ConvNet中，我们不断添加 3 × 3 { 3 \times 3 } 3×3或者 5

最低0.47元/天 解锁文章
Pointnet++改进即插即用系列：全网首发DilatedReparamBlock |即插即用，提升特征提取模块性能
AIcurator的博客
04-09 608
近年来，大核卷积神经网络(ConvNets)得到了广泛的研究关注，但有两个尚未解决的关键问题需要进一步研究。1)现有的大核卷积神经网络的架构在很大程度上遵循了传统卷积神经网络或变压器的设计原则，而大核卷积神经网络的架构设计仍然有待解决。2)由于变形控制了多种模态，卷积神经网络在视觉以外的领域是否也具有较强的普遍感知能力还有待研究。在本文中，我们从两个方面做出贡献。1)我们提出了设计大核卷积神经网络的四个架构准则，其核心是利用大核区别于小核的本质特征——它们可以看到宽而不深入。
即插即用篇 | 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
YOLOv8项目贡献者
01-22 1370
YOLOv8 引入 UniRepLKNet --- 丁霄汉大佬作品
【YOLOv11改进- 主干网络】YOLOv11+UniRepLknet: 大卷积核卷积UniRepLknet助力YOLOv11有效涨点；
最新发布
qq_41304809的博客
02-24 163
发paper，毕业设计皆可使用。 本文给大家带来的改进内容是在YOLOv11中更换主干网络为UniRepLknet，助力YOLOv11有效涨点，论文通过大卷积内核卷积在计算机视觉领域实现了较好的效果。
UniRepLKNet详解
weixin_42731794的博客
03-08 2357
描述 "Dilated Reparam Block" 的模块，其设计旨在通过等效转换来增强非扩张大核卷积层。以下是关键点的解释：这是一个模块，用于增强非扩张大核卷积层。它由一个非扩张的小核和多个扩张的小核层组成。超参数：这个模块有一些超参数，包括大核的大小 K、并行卷积层的大小 k，以及扩张率 r。在示例中，模块使用了四个并行的卷积层，其中 K=9，r=(1,2,3,4)，k=(5,3,3,3)。灵活性：并行分支的核大小和扩张率是灵活的，唯一的约束是它们的等效核大小不应超过大核的大小 K。
UniRepLKNet实战：使用 UniRepLKNet实现图像分类任务（二）
AI浩
01-13 1725
训练部分。
探索前沿AI： UniRepLKNet —— 一款高效自然语言处理模型
gitblog_00065的博客
04-12 492
探索前沿AI： UniRepLKNet —— 一款高效自然语言处理模型 UniRepLKNetUniRepLKNet: A Universal Perception Large-Kernel ConvNet for Audio, Video, Point Cloud, Time-Series and Image Recognition项目地址:https://gitcode.com/gh_mir...
UniRepLKNet：一种用于音频、视频、点云、时间序列和图像识别的通用感知大核卷积神经网络
weixin_45074568的博客
03-27 1293
论文: https://arxiv.org/abs/2311.15599模型: https://huggingface.co/DingXiaoH/UniRepLKNet/tree/main主页：https://invictus717.github.io/UniRepLKNet/提出了四条guide line用于设计大核CNN架构模型，用于图像识别，语音、点云、时序任务上，并且均取得了较SOTA的成绩，打破了传统观念上 只有Transformer才能一统多模态的事情。（只有打破人们传统观念，才能更加吸引人眼球
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
AI浩
12-07 1793
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，尚待研究的是，ConvNets是否在视觉以外的领域也具有强大的通用感知能力。本文从两个方面进行了贡献。
UniRepLKNet: Universal Perception Large-Kernel ConvNet
03-13
模型结构及代码结构图高清版
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 3810
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YOLOv10改进70：主干Backbone篇之UniRepLKNet：极简高效UniRepLKNet作为改进升级版RepLKNet(博客内附源代码)，适用于图像识别，即插即用打破性能瓶颈
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
06-26 70
YOLOv10改进：主干Backbone篇之UniRepLKNet：极简高效UniRepLKNet作为改进升级版RepLKNet(博客内附源代码)，适用于图像识别，即插即用打破性能瓶颈
UniRepLKNet实战：使用UniRepLKNet实现图像分类任务
01-13
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Transformer已在多种模态中占据主导地位，但仍需研究卷积神经网络是否也具备超越视觉领域的强大通用感知能力。 原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/135512795
YoloV5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
12-06 1846
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。
YOLOv8改进解析 | UniRepLknet在目标检测中的应用【附保姆级代码】
一键难忘的博客
10-06 2488
UniRepLknet结合了多种先进的特征提取技术，旨在提高目标检测模型在复杂场景下的表现。该网络基于深度学习的层次化结构，通过引入残差连接和注意力机制，增强了特征的表达能力。YOLOv8 + UniRepLknet的结合展现了在目标检测任务中强大的潜力。随着技术的不断进步，未来将有更多的改进和创新出现。在数据集、模型架构、训练方法等方面的进一步探索，将推动目标检测技术向更高的水平发展。不断优化的算法和应用将为各个行业带来更多的机遇和挑战。
UniRepLKNet实战：使用UniRepLKNet实现图像分类任务（一）
AI浩
01-10 3666
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Transformer已在多种模态中占据主导地位，但仍需研究卷积神经网络是否也具备超越视觉领域的强大通用感知能力。本文从两个方面进行了贡献。首先，提出了设计大型卷积神经网络的四项架构准则。核心思想是利用大型内核与小型内核的本质区别：大型内核可以广角观察而无需深入。
UniRepLKNet 开源项目教程
gitblog_00798的博客
08-21 316
UniRepLKNet 开源项目教程 UniRepLKNetUniRepLKNet: A Universal Perception Large-Kernel ConvNet for Audio, Video, Point Cloud, Time-Series and Image Recognition项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/un/UniRepLKN...
目标检测算法改进系列之Backbone替换为UniRepLKNet
DM_zx的博客
01-25 1035
目标检测算法改进系列之Backbone替换为UniRepLKNet
下列软件包有未满足的依赖关系： ros-noetic-desktop-full : 依赖: ros-noetic-desktop 但是它将不会被安装 依赖: ros-noetic-perception 但是它将不会被安装 依赖: ros-noetic-simulators 但是它将不会被安装 依赖: ros-noetic-urdf-sim-tu
06-28
这是一个关于ROS Noetic软件包依赖关系的问题。...依赖于 ros-noetic-perception，但它不会被安装。 依赖于 ros-noetic-simulators，但它不会被安装。 依赖于 ros-noetic-urdf-sim-tu，但它不会被安装。
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