🚀🚀🚀本文改进： UniRepLKNet，通用感知大内核卷积网络，ImageNet-22K预训练，精度
和速度SOTA，ImageNet达到88%, COCO达到56.4 box AP，ADE20K达到55.6 mIoU
UniRepLKNetBlock 与C2f进行结合使用
🚀🚀🚀YOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn/hGhVK
学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研；
1.UniRepLKNet原理介绍
论文：https://arxiv.org/pdf/2311.15599.pdf
摘要：大内核卷积神经网络（ConvNet）最近受到了广泛的研究关注，但有两个未解决的关键问题需要进一步研究。1&#x
![[<span style='color:red;'>卷</span><span style='color:red;'>积</span>神经<span style='color:red;'>网络</span>]<span style='color:red;'>YoloV</span><span style='color:red;'>8</span>](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/1535a0c80792478da6095943c825ba1a.png)
