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）

已于 2024-04-16 23:12:37 修改
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分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏 文章标签： YOLO 目标检测 深度学习 人工智能 pytorch 网络 计算机视觉
于 2024-01-10 05:20:50 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/135435018
本文详细介绍了基于YOLO的UniRepLknet特征提取网络，这是一种在12月发布的最新网络结构，强调了大核心卷积层的高效利用和通道间通讯。文章涵盖了UniRepLknet的框架原理，核心代码，以及如何在YOLOv8中添加这一机制的步骤，包括多个修改部分，适用于图像分类、目标检测和语义分割等任务。

一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是特征提取网络UniRepLknet，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。UniRepLknet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。

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专栏回顾：YOLOv8改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备    

目录

一、本文介绍

二、 UniRepLknet的框架原理

三、 UniRepLknet的核心代码

 四、手把手教你添加UniRepLknet机制 

修改一

修改二

修改三 

修改四

修改五 

修改六 

修改七

注意！！！ 额外的修改！

修改八

注意事项！！！ 

五、UniRepLknet的yaml文件

5.1 训练文件的代码

六、成功运行记录 

七、本文总结

二、 UniRepLknet的框架原理

官方论文地址：官方论文地址

官方代码地址：官方代码地址

UniRepLKNe

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### 改进YOLOv8主干网络的方法 为了使YOLOv8更加轻量化并提升检测精度，可以采用来自RT-DETR的PPHGNetV2作为新的特征提取器[^1]。这种方法不仅能够增强模型的表现力，还能减少计算资源的需求。 #### 替换原有主干网络 原有的YOLOv8主干网络被PPHGNetV2所替代。PPHGNetV2是一种基于Transformer架构设计而成的新颖骨干网路，它具有更强的数据表达能力和更低的参数复杂度。通过这种替换操作，可以在不显著增加额外开销的情况下获得更好的性能表现[^2]。 #### 调整超参数设置 当引入新类型的主干之后，可能需要重新调整一些训练过程中的超参数配置，比如学习率、批量大小等。这些改变有助于让整个系统更好地适应新型号带来的变化，并最终体现在更高的mAP得分上[^3]。 #### 训练与验证流程 完成上述修改后，按照常规方式准备数据集并对改进后的YOLOv8进行充分训练。期间应密切关注损失函数的变化趋势以及各类评估指标的结果反馈。经过多轮迭代优化直至收敛稳定为止。最后，在测试集上面检验最终版模型的实际效能是否达到了预期目标——即实现了更高精度的同时也保持了良好的运行效率。 ```python import torch from yolov8 import YOLOv8 from pphgnet_v2 import PPHGNetV2 def replace_backbone(yolo_model_path, new_backbone=PPHGNetV2()): # 加载原始YOLOv8模型权重 yolo = YOLOv8() checkpoint = torch.load(yolo_model_path) yolo.load_state_dict(checkpoint['model']) # 将原主干部分替换成PPHGNetV2 yolo.backbone = new_backbone return yolo # 使用示例代码片段 if __name__ == "__main__": improved_yolov8 = replace_backbone('path_to_original_weights.pth') ```
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