ELAN 针对的问题是在 model scaling 中模型表现变差的问题。 作者以 VoVNet 和 ResNet 做对比。VoVNet 在叠加更多 block 时表现要比 ResNet 更差,作者分析是因为 VoVNet 结构中存在过多的 transition layers,这导致在叠加 block 时最短梯度路径( the shortest gradient path )不断增加,从而使得 block 增加时训练...
•最后把第一个分支和第二分支的结果加在一起,得到了超级下采样的结果。 6、ELAN模块解读 •ELAN模块是一个高效的网络结构,它通过控制最短和最长的梯度路径,使网络能够学习到更多的特征,并且具有更强的鲁棒性。 •ELAN有两条分支。 •第一条分支是经过一个1x...
这得益于其优化的网络结构和算法设计。 例如,YOLOv7采用了ELAN(Extended Efficient Layer Aggregation Network)架构,通过优化网络结构和计算流程,实现了高检测性能和低计算复杂度。 精度更高: YOLOv7通过引入模型重参数化、改进标签分配策略、使用CBAM注意力机制等技术,显著提高了目标检测的精度。 在多个公开数据集上...
数化可以通过改变模型的结构或参数来优化模型的性能，提高模型的准确性和效率。2. 标签分配策略：YOLOV7的标签分配策略结合了YOLOV5的跨网格搜索和YOLOX的匹配策略。这种策 略可以更有效地分配标签，提高模型对于不同大小和位置的目标的检测能力。3. ELAN高效网络架构：YOLOV7提出了一个新的高效网络架构ELAN。这个...
综上所述,本研究提出了基于注意力机制和多路径YOLOv7的光伏组件故障诊断算法,首先对YOLOv7主干特征网络的高效层聚合网络(Efficient Layer Aggregation Networks,ELAN)结构引入SE(Squeeze-and-Excitation)注意力机制,更加精确地提取故障特征;...
套件结构概览 Architectures Backbones Components Data Augmentation Object Detection YOLOv3 YOLOv5 YOLOv6 YOLOv7 YOLOv8 PP-YOLOv1/v2 PP-YOLO-Tiny PP-YOLOE PP-YOLOE+ YOLOX RTMDet Details ResNet(&vd) CSPResNet DarkNet CSPDarkNet ConvNeXt EfficientRep CSPBepBackbone ELANNet CSPNeXt Common ...
对YOLOv7网络重新设计轻量级网络结构,降低了特征提取网络的参数量和计算量,减少模型体积。设计了P-ELAN和P-ELAN-W模块,进一步轻量化特征提取网络;针对水下图像颜色失真,目标的空间位置不准确的问题,采用CBAM注意力模块加强特征融合,减少信...
ELANNet CSPNeXt Common Sync-BN Group Norm DCNv2 EMA FPN YOLOv3FPN PPYOLOFPN PPYOLOTinyFPN PPYOLOPAN YOLOCSPPAN Custom-PAN RepPAN CSPRepPAN ELANFPN ELANFPNP6 CSPNeXtPAFPN Loss Smooth-L1 GIoU/DIoU/CIoU IoUAware Focal Loss VariFocal Loss ...