CVPR2022 | RepLKNet: 大核卷积+结构重实例让CNN再次伟大

MobieNetV2最后一之前的深逾线性宽度降较高到7和13，因此线性质子宽度比特征宽度相当、甚至非常大。

从诏可以想到：尽管最后之前的线性已有包含颇为大的感受到野，全面性降较高感受到野还可以全面性降较高中下游侦查的机动性。

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RepLKNet: A Large Kernel Architecture

上图问道明了RepLKNet的架构示意图，我们对各有不同模块进行时恰当介绍：

Stem：它由常规线性+深逾线性以及线性看成； Stage：每个之前均包含多个RepLK模块，每个RepLK由跳过相连与大质子线性看成，ConvFFN其余部分则是线性+GELU+BN看成，即换用BN换成了LN； Transition Block：该模块置于各有不同之前之间，用于调整特征亮度和闸口数。它由线性和深逾线性看成。 总而言之，RepLKNet的超为副包含每个之前的RepLK模块数B与每个之前的闸口维度C以及质子宽度K。

在网络构造配置方面，我们固定

诏问道明了所特特议各有不同配置的机动性、为副为数以及FLOPs，可以想到：

在ImageNet侦查上，尽管质子宽度从3降较高到了13强化了机动性，但未有全面性降较高； 在ADE20K侦查上，质子宽度从

诏问道明了所特特议与Swin的机动性对比，理应可以想到：

RepLKNet表现不止了颇为不错的高精度与稳定性均衡； 当仅仅适用ImageNet-1K专业训练时，RepLKNet-31B拿下了84.8%，以0.3%优于SwinB，同时推理速度慢43%； 当换用额外统计数据可不专业训练后，RepLKNet-XL拿下了87.8%的机动性，尽管FLOPs优于SwinL，但推理速度更加慢。

诏问道明了Cityscapes侦查上的机动性对比，理应与想到：ImageNet可不专业训练的RepLKNet-31B比SwinB举例来说高2.7mIoU，同时比ImageNet-22K可不专业训练的SwinL高0.4mIoU。

诏问道明了ADE20K侦查上的机动性对比，理应可以想到：

无论是相比较1K还是22K可不专业训练的SwinB，RepLKNet-31B均不具更加优的机动性； 当换用MegData73M统计数据可不专业训练后，RepLKNet-XL拿下了56.0mIoU举例来说。

诏问道明了COCO测定侦查上的机动性对比，理应可以想到：

相比较ResNeXt-101-64x4d，RepLKNet的举例来说降较高逾4.4mAP，同时为副为数更加再行加； 相比较Swin，RepLKNet拿下了很较高的mAP举例来说，同时为副为数与FLOPs更加较高； 值得一特的是，RepLKNet-XL拿下了55.5mAP举例来说。。

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