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 一、ELAN和E-ELAN 1、 ELAN yolov7使用大量的ELAN作为基础模块。 这么多堆叠其实对应了更密集...
但如果更多计算模块被无限地堆叠,这种稳定状态可能会被破坏,参数利用率也会降低。 本文提出的E-ELAN采用expand、shuffle、merge cardinality结构,实现在不破坏原始梯度路径的情况下,提高网络的学习能力。 但是笔者找了整个common.py文件,似乎没有找到定义这个模块的代码,不过在yo...
(4)RepConv模块 RepVGG是一种基于VGG网络设计的多分支模型,在训练过程中可以通过多分支提升性能,推理可以通过结构重新参数化转换为具有3×3卷积和ReLU的连续直筒型VGG类网络,实现推理速度的加快(这部分代码具体位于models/common.py文件的463行)。 (5)E-ELAN模块 这部分是对多路卷积模块的补充,在更大更深的模型才...
但是ELAN模型在合适的梯度路径和计算模块数量的情况下已经达到了一个平衡态,当添加更多计算模块时,这种平衡态会被打破,模型参数利用率会下降。YOLOv7作者参考了上述结构,提出了 Extended-ELAN (E-ELAN)。E-ELAN采用了ELAN类似的特征聚合和特征转移流程,仅在计算模块中采用了类似ShuffleNet的分组卷积、扩张模块和混洗模...
图3. YOLOv7的ELAN模块结构 按照上面的结构,我们便可以绘制出YOLOv7的核心模块:ELAN的具体网络结构了,相应的代码也展示在了下方。请注意,ELAN的这种结构的一个优势就是每个branch的操作中,输入通道都是和输出通道保持一致的,仅仅是最开始的两个1x1卷积是有通道变化的。关于输入输出通道相等的优势,这一点早在shuffl...
最近,模块级别的重新参数化在研究中获得了很大的关注。在这种方法中,模型训练过程被分成多个模块。输出被集成以获得最终模型。YOLOv7 论文中的作者展示了执行模块级集成的最佳方法(如下所示)。 在上图中,E-ELAN 计算块的 3×3 卷积层被替换为 RepConv 层。我们通过切换或替换 RepConv、3×3 Conv 和 Identity...
最近,模块级别的重新参数化在研究中获得了很大的关注。在这种方法中,模型训练过程被分成多个模块。输出被集成以获得最终模型。YOLOv7 论文中的作者展示了执行模块级集成的最佳方法(如下所示)。 在上图中,E-ELAN 计算块的 3×3 卷积层被替换为 RepConv 层。我们通过切换或替换 RepConv、3×3 Conv 和 Identity...
图3. YOLOv7的ELAN模块结构 按照上面的结构,我们便可以绘制出YOLOv7的核心模块:ELAN的具体网络结构了,相应的代码也展示在了下方。请注意,ELAN的这种结构的一个优势就是每个branch的操作中,输入通道都是和输出通道保持一致的,仅仅是最开始的两个1x1卷积是有通道变化的。关于输入输出通道相等的优势,这一点早在shuffl...
(5)E-ELAN模块 这部分是对多路卷积模块的补充,在更大更深的模型才会用到(yolov7-e6e模型中)。在大多数关于设计高效网络的论文中,主要考虑的因素是参数量、计算量和计算密度。但从内存访存的角度出发出发,还可以分析输入 / 输出信道比、架构的分支数和元素级操作对网络推理速度的影响(shufflenet 论文提出)。在执...
提出的E-ELAN结构不改变原始的网络结构,不更改网络的梯度最长路径,通过分组卷积的形式在梯度源上增加梯度的丰富度,提高参数的利用率,增强网络性能。这个模块是从VoVNet中的OSA模块一步一步演变而来,将一个Stage转变为一个ELAN或者E-ELAN模块,E-ELAN模块只在大模型中使用。