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YOLOv8改进策略【Backbone/主干网络】| CVPR 2024替换骨干网络为 UniRepLKNet，解决大核 ConvNets 难题

一、本文介绍

本文记录的是基于UniRepLKNet的YOLOv8骨干网络改进方法研究。UniRepLKNet提出了独特的大核设计能有效捕捉图像特征，在多模态任务中展现出强大的通用感知能力。将UniRepLKNet应用到YOLOv8的骨干网络中，提升YOLOv8在目标检测任务中的精度和效率 。

本文在YOLOv8的基础上配置了原论文中unireplknet_a, unireplknet_f, unireplknet_p, unireplknet_n, unireplknet_t, unireplknet_s, unireplknet_b, unireplknet_l, unireplknet_xl九种模型，以满足不同的需求。

专栏目录：YOLOv8改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进

专栏地址：YOLOv8改进专栏——以发表论文的角度，快速准确的找到有效涨点的创新点！

文章目录

  • 一、本文介绍
  • 二、UniRepLKNet原理介绍
    • 2.1 设计出发点
    • 2.2 结构原理
    • 2.3 整体架构
    • 2.4 优势
  • 三、UniRepLKNet的实现代码

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