改进实时目标检测模型的性能，往往要从以下几点入手：1、更快更强的网络架构；2、更有效的特征集成方法；3、更准确的检测方法；4、更精确的损失函数；5、更有效的标签分配方法；6、更有效的训练方法。YOLOv7主要从4、5、6入手设计性能更好的检测模型。首先，YOLOv7扩展了高效长程注意力网络，称为Extended-ELAN（...
将Yolov7模型预处理方法与Yolov5集成,使用镶嵌数据增强适用于小目标检测。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...
ELAN是一种局部注意力网络,它通过引入注意力机制,使模型能够更加关注关键区域,从而提高检测精度。将SPP与ELAN相结合,SPPELAN不仅能够利用SPP的多尺度特性,还能够通过ELAN的注意力机制,增强模型对局部细节的感知能力。实验结果表明,SPPELAN在多个数据集上均取得了优于SPP和SPPF的性能。 那么,SPPELAN是如何实现这一突破...
设计ELAN的主要目的是解决在执行模型缩放时深度模型的收敛性会逐渐恶化的问题。 作者分析了通过整个网络中每个层的最短梯度路径和最长梯度路径,从而设计了具有有效梯度传播路径的层聚合架构。ELAN主要由VoVNet和CSPNet组成,并利用计算块中的堆栈结构优化了整个网络的梯度长度。在接下来的内容中将详细说明计算块中的堆栈是如...
在架构方面,E-ELAN只改变了计算块中的体系结构,没有改变过渡层的体系结构。 除了保持原来ELAN的设计架构外,E-ELAN还可以引导不同的计算块组来学习更多样化的特性。 而后,YOLOv7采用基于级联的(Concatenation-based)模型缩放方法。 模型缩放是指调整模型的一些属性...
Head 模块主要由SPPCSPC、ELAN*、MP(最大池化层)模块组成 2改进方法 1) 改进网络检测头。原始的yolov7网络输出的特征图分别是:2020,4040,80*80的大小,本文去掉了 20*20 尺寸的检测头,增加了 160*160 尺寸,主要是针对微小物体的检测头。 2)SPPCSPC结构用于增强模型对不同尺度目标的检测能力,但其参数量和计算...
改进实时目标检测模型的性能，往往要从以下几点入手：1、更快更强的网络架构；2、更有效的特征集成方法；3、更准确的检测方法；4、更精确的损失函数；5、更有效的标签分配方法；6、更有效的训练方法。YOLOv7主要从4、5、6入手设计性能更好的检测模型。首先，YOLOv7扩展了高效长程注意力网络，称为Extended-ELAN（...
首先,YOLOv7扩展了高效长程注意力网络,称为Extended-ELAN(简称E-ELAN)。 在大规模的ELAN中,无论梯度路径长度和块的数量如何,网络都能达到稳定状态。 但是如果无限地堆叠计算块,这种稳定状态也可能会被破坏,参数利用率也会降低。 E-ELAN对基数(Cardinality)做了扩展(Expand)、乱序(Shuffle)、合并(Merge cardinality...
核心特点与改进 1.模型重参数化 YOLOv7引入了模型重参数化技术,通过重新组织网络结构和优化参数,有效减少了模型的计算负担,同时保持了较高的检测精度。 2.高效层聚合网络扩展 创新性地提出了扩展的高效层聚合网络(E-ELAN),该结构通过巧妙的设计,增强了不同尺度特征图之间的信息交互和融合能力,进一步提升了模型在各...
新的 E-ELAN 完全没有改变原有架构的梯度传输路径，其中使用组卷积来增加添加特征的基数（cardinality），并以 shuffle 和 merge cardinality 的方式组合不同组的特征。这种操作方式可以增强不同特征图学得的特征，改进参数的使用和计算效率。无论梯度路径长度和大规模 ELAN 中计算块的堆叠数量如何，它都达到了稳定...