芒果汁没有芒果
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改进YOLOv5、YOLOv7、v7-Tiny系列：首发结合 RepLKNet 构建 最新 RepLKDeXt 结构｜CVPR2022 超大卷积核, 越大越暴力,大到31x31, 涨点高效

本专栏包含大量的首发原创改进方式, 所有文章都是全网首发内容。

降低改进难度,改进点包含最新最全的Backbone部分、Neck部分、Head部分、注意力机制部分、自注意力机制部分等完整教程。

本篇文章基于 YOLOv5、YOLOv7、YOLOv7-Tiny RepLKDeXt 超大卷积核架构 改进。
包括 YOLOv6、YOLOX、YOLOR 等代码

专栏读者可以私信博主，加 专享 V 交流群 讨论创新点。

文章目录

    • 一、YOLOv5网络模型部分
    • 二、RepLKNet 论文理论部分
      • 1.RepLKNet论文对业界关于CNN和Transformer的知识和理解有何贡献？
      • 2.超大卷积核架构
      • 3.初衷：我们为什么需要超大kernel size？
    • 三、使用 YOLOv5模型 结合 RepLKDeXt 进行应用
      • 1.RepLKDeXt 参数量与计算量对比（均减少）
        • 改进
        • 原

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