接下来,YOLOv7对该4倍降采样的特征图再进行降采样操作,不过,不同于以往的步长为2的卷积那么简单,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...
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...
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同时,实现模型的高效训练和推理。 2. 标签分配策略 YOLOv7的标签分配策略融合了YOLOv5的跨网格搜索和YOLOX的匹配策略。这种策略可以更准确地将目标分配给网络中的不同层,从而提高检测的准...
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) 即坐标位置和前后背景...
1. YOLOV7 整体结构 yolov7网络结构.png 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...
从2015 年的 YOLOV1,2016 年 YOLOV2,2018 年的 YOLOV73,到 2020 年的 YOLOV4、 YOLOV5, 以及最近出现的 YOLOV76 和 YOLOV7 可以说 YOLO 系列见证了深度...
一、YOLOv7的backbone结构 我们可以打开官方源码中的yolov7.yaml文件,看到如图1所示的网络配置。YOLOv7的项目是继承自YOLOv5,事实上,YOLOv7的第一作者为YOLO社区做的贡献,如Pytorch_YOLOv4、caled-YOLOv4、YOLOR等都沿用了YOLOv5的项目,很多超参几乎就是拿来用了,包括这次的YOLOv7,毕竟YOLOv5项目久经考验,是很...
一、YOLOv7的backbone结构 我们可以打开官方源码中的yolov7.yaml文件,看到如图1所示的网络配置。YOLOv7的项目是继承自YOLOv5,事实上,YOLOv7的第一作者为YOLO社区做的贡献,如Pytorch_YOLOv4、caled-YOLOv4、YOLOR等都沿用了YOLOv5的项目,很多超参几乎就是拿来用了,包括这次的YOLOv7,毕竟YOLOv5项目久经考验,是很...
一、YOLOv7的backbone结构 我们可以打开官方源码中的 yolov7.yaml 文件,看到如图1所示的网络配置。YOLOv7的项目是继承自YOLOv5,事实上,YOLOv7的第一作者为YOLO社区做的贡献,如Pytorch_YOLOv4、caled-YOLOv4、YOLOR等都沿用了YOLOv5的项目,很多超参几乎就是拿来用了,包括这次的YOLOv7,毕竟YOLOv5项目久经考验,是...