UniRepLKNet是一种通用感知大卷积神经网络(Universal Perception Large-Kernel ConvNet),旨在通过大卷积核设计实现跨多个模态(音频、视频、点云、时间序列和图像)的高效识别任务。该网络由Tencent AI Lab和香港中文大学的研究人员联合开发,通过创新的架构设计,充分利用了大卷积核在扩大感受野方面的优势,同时保持了模型的计...
UniRepLKNet是一种新型的大核心卷积神经网络架构。这种架构通过结合非扩张小核心和扩张小核心层来增强非扩张大核心卷积层,旨在优化空间模式层次和表示能力。它强调了根据下游任务选择核心大小的重要性,并展示了该架构在图像识别以外领域的通用性。 主要创新点: UniRepLKNet的结构上的创新点主要体现在其大核心卷积神经网络...
C2f改进 | 最新大卷积核CNN架构UniRepLKNet,UniRepLKNetBlock结合C2f block改进 | DilatedReparamBlock结合YOLOv9RepNCSPELAN4二次创新
UniRepLKNet是由腾讯和香港中文大学联合发布的一种基于大核卷积神经网络（CNN）的大模型基础架构。UniRepLKNet采用大核CNN，可以处理多种模态的数据，如图像、音频、时序预测等。UniRepLKNet提出了四条指导原则，用于设计大核CNN架构，同时采用硬件感知的并行算法，成功实现了在多种模态上的最先进性能，并在超大数据的...
UniRepLKNet是由腾讯和香港中文大学联合发布的一种基于大核卷积神经网络(CNN)的大模型基础架构。UniRepLKNet采用大核CNN,可以处理多种模态的数据,如图像、音频、时序预测等。 UniRepLKNet提出了四条指导原则,用于设计大核CNN架构,同时采用硬件感知的并行算法,成功实现了在多种模态上的最先进性能,并在超大数据的时序预...
UniRepLKNet: A Universal Perception Large-Kernel ConvNet for Audio, Video,Point Cloud, Time-Series and Image Recognition Xiaohan Ding1*, Yiyuan Zhang2*, Yixiao Ge1, Sijie Zhao1, Lin Song1, Xiangyu Yue2, Ying Shan1 1 Tencent AI Lab 2 The Chinese University of Hong Kong * Equa...
论文介绍了一种名为 UniRepLKNet 的新型大核卷积神经网络(ConvNet),它在图像识别、音频、视频、点云、时间序列等多种模态的任务上表现出色,展示了卷积神经网络在多模态领域的巨大潜力。 2. UniRepLKNet 架构设计 背景知识 大核卷积神经网络(ConvNet):近年来,大核卷积神经网络因其在图像识别等任务中的出色表现而...
为了将UniRepLKNet融入YOLOv8，新建了ultralytics/nn/backbone/UniRepLKNet.py文件。核心代码实现确保了模型与YOLOv8体系的无缝集成。系列篇 实现backbone改进，采用最新大卷积核CNN架构UniRepLKNet。在C2f改进中，结合最新大卷积核CNN架构UniRepLKNet与UniRepLKNetBlock，进一步优化模型性能。在block改进部分，...
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 main.py \ --model unireplknet_p --drop_path 0.1 \ --batch_size 128 --lr 4e-3 --update_freq 8 \ --mixup 0.3 --cutmix 0.3 \ --data_path /path/to/imagenet-1k --output_dir /path/to/save_results ...
图像识别性能领先:在ImageNet分类、COCO对象检测和ADE20K语义分割等任务上,UniRepLKNet均取得领先性能,在精度和效率上优于RepLKNet、SLaK等现有大核卷积神经网络,以及ConvNeXt V2、FastViT、Swin V2和DeiT III等模型。 多模态通用感知能力出色:在时间序列预测、音频识别、视频识别和点云分析等任务中,UniRepLKNet均取得...