【YOLOv11改进- 主干网络】YOLOv11+UniRepLknet: 大卷积核卷积UniRepLknet助力YOLOv11有效涨点；

最新推荐文章于 2025-10-19 16:27:18 发布
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分类专栏： YOLOv11目标检测改进 文章标签： YOLO 深度学习 人工智能 目标检测 计算机视觉 机器学习
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 YOLOV11目标检测改进实例与创新改进专栏 

 专栏地址：YOLOv11目标检测改进专栏，包括backbone、neck、loss、分配策略、组合改进、原创改进等

本文介绍

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。

目录

 YOLOV11目标检测改进实例与创新改进专栏 

本文介绍

1.UniRepLknet介绍

论文地址：

文章摘要

2. UniRepLknet结构图

3. yolov11-UniRepLknet.yaml文件（训练用）

4.UniRepLknet代码实现

5.UniRepLknet代码添加到YOLOV11的方式

1.UniRepLknet介绍

​

论文地址：

[2311.15599] UniRepLKNet: A Universal Perception Large-Kern

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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。
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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实战：使用UniRepLKNet实现图像分类任务
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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
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YOLOv8改进解析 | UniRepLknet在目标检测中的应用【附保姆级代码】
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UniRepLKNet实战：使用UniRepLKNet实现图像分类任务（一）
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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。
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）
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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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