YOLOv11改进 | 主干/Backbone篇 | 大核心卷积UniRepLknet目标检测网络（适配yolov11全系列轻量化）

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，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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（本文内容可根据yolov11的N、S、M、L、X进行二次缩放，轻量化更上一层）。   

    专栏回顾：YOLOv11改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备

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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 

4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四

4.5 修改五

4.6 修改六

4.7 修改七

4.8 修改八

注意！！！ 额外的修改！

打印计算量问题解决方案

注意事项！！！ 

五、UniRepLknet的yaml文件

5.1UniRepLknet的yaml文件版本1