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...
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...
在体系结构方面,提出了基于ELAN的扩展ELAN(E-ELAN)。利用扩展、shuffle和合并基数,在不破坏原始梯度路径的情况下,不断提高网络的学习能力。在计算块的体系结构中,利用群卷积来扩展计算块的通道和基数。不同的计算块组被引导去学习更多样化的特征。 然后,它重点关注一些优化模块和方法,称为可训练的“bag-of-freebies...
Head层:YOLOv7的head层包括E-ELAN层、REP层和Aux_detect辅助检测模块。E-ELAN层通过增加额外的连接,提高了特征的利用率和模型的表达能力。REP层则用于简化模型的部署过程。Aux_detect辅助检测模块在训练过程中,对预测结果进行了初筛,提高了检测的准确性。 三、YOLOv7模块功能解析 CBS模块:CBS模块是YOLOv7中的基本...
•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1x1的卷积做通道数的变化。 •第二条分支就比较复杂了。它先首先经过一个1x1的卷积模块,做通...
yolov7中使用了一种 ELANBlack的模块,在其论文中叫做:Extend-Efficient Layer Aggregation Network,其思想来源于另一篇论文,核心改动就是在“跳层”的过程中,原始的ELAN是进行了两次,改进点是进行多次卷积操…
本视频是对YOLOV7中ELAN/E-ELAN中的卷积模块进行替换,具体是替换为最新的动态蛇形卷积DySnakeConv,小伙伴们快来试试吧,代码还是在GitHub仓库哦,也可以给个三联,hhh, 视频播放量 2424、弹幕量 0、点赞数 47、投硬币枚数 37、收藏人数 74、转发人数 11, 视频作者 飞飞飞y
①高效模块设计：YOLOv7在模块设计上进行了精心考量，不仅关注参数量、计算量及计算密度，更通过优化梯度路径，确保深层网络能高效学习和收敛。为此，它引入了诸如ELAN和E-ELAN等高效模块，并运用重参数化技术，从而显著提升了模型的推理速度。YOLOv7的高效模块设计 YOLOv7不仅在算法层面进行了创新，其模块设计同样体现...
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...