x1 = self.cv4(self.cv3(self.cv1(x))) y1 = self.cv6(self.cv5(torch.cat([x1] + [m(x1) for m in self.m], 1))) y2 = self.cv2(x) return self.cv7(torch.cat((y1, y2), dim=1)) 比较之前的ELAN模块这里有所不同: MP2 比较MP1 MP2 RepConv结构 ### repvgg ### class ...
2分组的卷积,本质上就是ELAN的拓展 。只在yolov7-e6e中提到,是将yolov7-e6中的ELAN并行处理后得到的。 二、模型缩放 设计了同时改变深度和宽度的模型缩放方法,yolov7x是对yolov7进行了缩放。 增加了两个卷积层,增加了深度,并且输入数量,拼接后输出数量,以及卷积层输出的通道数量都是原来的1.25倍,从这个角度考...
https://github.com/WongKinYiu/yolov7/blob/main/cfg/training/yolov7d6.yaml 在YOLOv7仓库中,通过观察YOLOv7.yaml可以发现,原始的640 × 640 的图像进入ReOrg操作,先变成320 × 320的特征图,在通过拼接(Concat)后,会经过一次卷积(CBL)操作,最终变成320 × 320 ...