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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）
摘要
将UniRepLKNet应用到YoloV8的改进中，经过测试，涨点明显，运算量也有下降！
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制.2014.3001.5501brYOLOv8l summary (fused): 268 layers, 43631280 parameters, 0 gradients, 165.0 GFLOPs
Class Images Instances Box(P R mAP50 mAP50-95): 100%|██████████| 29/29 [
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c5 230 68 0.945 1 0.995 0.836
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tu-22 230 98 0.984 1 0.995 0.831
Speed: 0.2ms preprocess, 3.8ms inference, 0.0ms loss, 0.8ms postprocess per image
改进一：使用UniRepLKNetBlock替换C2f中的Bottleneck，重构C2f模块
测试结果
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制 Class Images Instances Box(P R mAP50 mAP50-95): 100%|██████████| 15/15 [00:03<00:00, 3.75it/s]
all 230 1412 0.966 0.973 0.992 0.769
c17 230 131 0.973 0.992 0.995 0.85
c5 230 68 0.97 0.968 0.993 0.848
helicopter 230 43 0.932 1 0.98 0.634
c130 230 85 0.996 1 0.995 0.667
f16 230 57 0.984 0.965 0.986 0.71
b2 230 2 0.897 1 0.995 0.912
other 230 86 0.98 0.942 0.977 0.534
b52 230 70 0.981 0.986 0.99 0.863
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su-33 230 2 1 0.807 0.995 0.759
an-70 230 2 0.856 1 0.995 0.895
tu-22 230 98 0.995 1 0.995 0.855
Speed: 0.2ms preprocess, 10.8ms inference, 0.0ms loss, 0.7ms postprocess per image
改进二： 使用UniRepLKNetBlock替换主干网络中的C2f模块
测试结果
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制YOLOv8l summary: 698 layers, 54175376 parameters, 0 gradients, 215.5 GFLOPs
Class Images Instances Box(P R mAP50 mAP50-95): 100%|██████████| 15/15 [00:04<00:00, 3.16it/s]
all 230 1412 0.971 0.977 0.991 0.752
c17 230 131 0.982 0.992 0.995 0.826
c5 230 68 0.975 0.985 0.994 0.836
helicopter 230 43 0.953 0.941 0.968 0.594
c130 230 85 0.988 0.977 0.995 0.667
f16 230 57 0.979 0.965 0.98 0.677
b2 230 2 0.904 1 0.995 0.85
other 230 86 0.977 0.942 0.977 0.54
b52 230 70 0.994 0.971 0.988 0.832
kc10 230 62 1 0.98 0.989 0.836
command 230 40 0.974 1 0.995 0.828
f15 230 123 0.992 0.979 0.995 0.682
kc135 230 91 0.993 0.967 0.987 0.69
a10 230 27 1 0.753 0.972 0.506
b1 230 20 1 0.979 0.995 0.758
aew 230 25 0.954 1 0.992 0.776
f22 230 17 0.987 1 0.995 0.779
p3 230 105 1 0.974 0.995 0.807
p8 230 1 0.87 1 0.995 0.697
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su-27 230 31 0.992 1 0.995 0.882
il-38 230 27 0.989 1 0.995 0.885
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su-33 230 2 0.969 1 0.995 0.697
an-70 230 2 0.907 1 0.995 0.849
tu-22 230 98 0.998 1 0.995 0.831
Speed: 0.2ms preprocess, 14.4ms inference, 0.0ms loss, 0.7ms postprocess per image
和改进一相比，涨点有点少！
总结
本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。原始发表：2024-02-05，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除测试网络重构本文标签： 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）
版权声明：本文标题：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） 内容由林淑君副主任自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：http://www.xiehuijuan.com/baike/1754669073a1704993.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。
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