YOLOv5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 2024-01-26 18:30:13 修改
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分类专栏： YOLOv5改进有效专栏 文章标签： YOLO 目标检测 深度学习 人工智能 pytorch python 计算机视觉
于 2024-01-15 00:15:00 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/135575977
本文详细介绍了基于YOLOv5的UniRepLknet特征提取网络，该网络结合大核心与小核心，优化空间模式层次和表示能力。文章提供网络设计原理、核心代码、添加机制的步骤以及成功运行的记录，适用于目标检测、图像分类等任务。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 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：YOLOv5改进专栏——持续复现各种顶会内容——内含100+创新

目录

 一、本文介绍

二、 UniRepLknet的框架原理

三、 UniRepLknet的核心代码

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UniRepLknet助力YOLOv8：高效特征提取与目标检测性能优化
shrgegrb的博客
05-10 1436
本文介绍了UniRepLknet特征提取网络及其在YOLOv8目标检测模型中的应用。UniRepLknet通过大核心卷积层设计，结合非扩张和扩张小核心层，显著扩大了感受野，增强了空间信息捕获能力，同时保持了计算效率。其核心组件LaRK块和Dilated Reparam Block通过重新参数化技术，优化了参数利用和模块化设计。实验表明，集成UniRepLknet的YOLOv8在COCO和VOC数据集上实现了mAP的提升和推理时间的优化。未来研究可探索UniRepLknet在其他视觉任务中的应用，并进一步优化
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 2471
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！
深度学习特征提取新突破！42个涨点方案，让模型性能、效率倍增
学姐带你玩AI的博客
04-08 9352
每种方法都附有。
最新！最全！深度学习特征提取主干网络总结（内含基本单元结构代码）
weixin_57111012的博客
12-23 6732
接下来为每个模型提供基本结构的代码，并对其亮点进行简要描述。
基于FCNN的特征提取网络
qq_45549605的博客
10-07 1368
基于原始数据的深度学习需要消耗大量的计算资源，此外大量的无用数据会大大降低模型的训练精度，因此本文希望将数据驱动的故障诊断转化为特征驱动的故障诊断，基于关键信息进行诊断大大加快了计算效率。但是存在超参数选择困难问题，主要的超参数包括C和gamma，其中C是惩罚系数，C越高导致模型过拟合，不合适的C使得模型的泛化能力较差。二gamma时高斯核函数的超参数，gamma的选择决定了数据库映射后在高维空间的分部，gamma越大，支持向量越少，gamma越小支持向量越大，而支持向量的数据和训练预测的精度和速度有关。
目标检测（一）Detnet（目标检测特征提取网络）
weixin_45837625的博客
05-14 2845
Detnet（目标检测特征提取网络） 摘要：不管是rcnn系列，还是ssd,yolo系列的网络，都是在原有的分类网络的基础上进行微调（迁移学习）。目标检测：1.分类2.定位。 存在问题：1.传统的backbone基于大的下采样倍数，以获取更大的感受野，这有利于图像的分类，但不利于目标的精确定位、识别小物体。2. 最新的检测器与分类的backbone相比，为了获取多样的sizes，基本都增加了额外的stages。 改进：detnet包含了额外的层，不仅保留了高分辨率的特征，而且保留了大的感受野。 DETNET
特征提取网络之Densnet
weixin_41311686的博客
08-03 1270
记录下Densnet。
【RT-DETR有效改进】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
01-26 1755
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。RT-DETR剑指论文专栏，持续复现各种顶会内容——论文收割机RT-DETR目录一、本文介绍。
YOLOv10有效涨点专栏目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck、二次创新、独家创新等上百种创新机制
Snu77的博客
07-15 1万+
Hello，各位读者们好本专栏自开设以来已经更新改进教程100余篇其中包含二次创新、独家创新多种改进方法，包含C2f、主干、检测头、注意力机制、Neck多种结构，也有损失函数和一些细节点上的创新。同时本人一些讲解视频和包含我所有创新的YOLOv10文档并不能在优快云上传，通过建立交流群的形式在内上传我完整的文件和视频我也会在群内不定期和大家交流回答大家问题。专栏介绍。
特征提取网络之shufflenet
weixin_41311686的博客
07-30 812
整理下shufflenet相关知识
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
提取网络特征(extract features)
Billie使劲学的博客
08-10 367
【代码】提取网络特征(extract features)
目标追踪---deepsort训练特征提取网络模型
热门推荐
didiaopao的博客
09-13 3万+
前言 deepsort之所以可以大量避免IDSwitch，是因为deepsort算法中特征提取网络可以将目标检测框中的特征提取出来并保存，在目标被遮挡后又从新出现后，利用前后的特征对比可以将遮挡的后又出现的目标和遮挡之前的追踪的目标从新找到，大大减少了目标在遮挡后，追踪失败的可能。 一、特征提取网络 首先上特征提取模型的代码。特征提取的模型有很多，可以替换特征提取模型网络。 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.f...
深度学习——day34 读论文：深度 ReLU 网络在特征提取和泛化中的深度选择（2022 Q1）
想太多的学习日志
10-01 1035
本文通过考虑深度在特征提取和泛化中的作用，研究了深度网络的理论优势。主要贡献是四折。首先，在相同的容量成本下 (通过覆盖数量)，我们证明了深网在提取组结构特征方面优于浅网。其次，我们证明了深remu网是提取平滑度特征的最佳工具之一。第三，我们严格证明了特征对深度和反之的适应性，从而得出了在深度网络上实现经验风险最小化的最佳学习率。最后，我们进行了广泛的数值实验，包括玩具模拟和真实数据验证，以显示深度网络在特征提取和泛化方面的出色表现。所有这些结果为深度学习的成功提供了合理的解释，并为使用深度网络提供了坚实的
探索前沿AI： UniRepLKNet —— 一款高效自然语言处理模型
gitblog_00065的博客
04-12 507
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...
【目标检测】yolov3特征提取网络------Darknet53网络及pytorch实现
m0_47405013的博客
08-03 737
yolov3特征提取网络------Darknet53网络及pytorch实现
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 1321
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详解
weixin_42731794的博客
03-08 2524
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。
YOLOv8改进 | 主干篇 | 利用RT-DETR特征提取网络PPHGNetV2改进YOLOv8（超级轻量化精度更高）
最新发布
01-04
### 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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