YOLOv7这里稍微设计得精细了一些,如下图中的红框部分所示,左边的分支主要采用maxpooling(MP)来实现空间降采样,并紧跟一个1x1卷积压缩通道;右边先用1x1卷积压缩通道,然后再用步长为2的3x3卷积完成降采样,最后,将两个分支的结果合并,通道一个通道数等于输入通道数,但空间分辨率缩小2倍的特征图。
1. YOLOV7 整体结构 我们先整体来看下 YOLOV7,首先对输入的图片 resize 为 640x640 大小,输入到 backbone 网络中,然后经 head 层网络输出三层不同 size 大小的 **feature map**,经过 Rep 和 conv输出预测结果,这里以 coco 为例子,输出为 80 个类别,然后每个输出(x ,y, w, h, o) 即坐标位置和前后...
backbone网络结构PyTorch源码结构: classBackbone(nn.Module):"""YOLOv7 Backbone"""def__init__(self,e):super(Backbone,self).__init__()# e = 32 # expand_dimsself.layer_1=Stem_block(c1=3,c2=e*2,c_=e)self.layer_2=nn.Sequential(Conv(e*2,e*4,3,2),MBS_block(e*4,e*8,e=0.5))...
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 ...
一、YOLOv7网络结构详解 自从YOLO(You Only Look Once)系列目标检测算法问世以来,其简洁高效的设计思想赢得了广泛的关注和赞誉。在YOLOv7中,其创新性和性能优化主要体现在以下几个方面: 1. 模型重参数化 YOLOv7将模型重参数化引入到网络架构中,这是一种源于REPVGG的先进思想。通过重参数化,网络可以在保持性能的...
在前馈传播时会依次遍历YOLOv7的三个层级,每个层级的特征都会被传给各自的卷积层,其中这三个卷积层的输出通道都是255。再对输出进行调整。 首先是更改张量的维度,将(bs(batch size),255(通道数),20,20(为网格尺寸))更改为(bs,3,20,20,85),把85移到最后是为了能更好的便于后续处理,这个时候可以很方便的...
YOLOv7来临:论文详读和解析》,对YOLOv7网络结构中的一些重要模块进行讲解。 一、ReOrg 操作 这个模块其实是对输入的信息进行切片操作,和YOLOv2的PassThrough层以及YOLOv5的focus操作类似,对输入图层尽可能保持原信息并进行下采样,相关代码如下: classReOrg(nn.Module):def _...
二、YOLOv7网络结构概览 YOLOv7的整体网络结构主要包括输入处理、backbone网络、head层网络和输出处理四个部分。接下来,我们将逐一解析这些组成部分。 输入处理 YOLOv7首先对输入的图片进行resize操作,将其调整为640x640大小。这一步骤是为了适应网络结构的输入要求,并确保输入图像的一致性。 Backbone网络 Backbone网络是...
简介:yolov7论文学习——创新点解析、网络结构图 创新点 1、提出了E-ELAN,但是只在yolov7-e6e中使用到。 2、yolov7基于拼接模型的缩放方法,在yolov7x中使用到。 3、将重参数化卷积应用到残差模块中或者用到基于拼接的模块中去。RepConvN 4、提出了两种新的标签分配方法 ...
本文深入探讨YOLOv7网络结构与源码的详细解析。该系列网络结构主要由三个关键模块组成：Backbone、Neck与Head。网络结构如图所示，包含Stem_layer、Stage_layers（1-4）以及P系列层，其中Stem_layer和每个Stage_layer的内部细节被逐步解析。Backbone模块定义了输入图像尺寸与输出特征图尺寸，配置文件与源码在...