接下来,YOLOv7再用一层步长为2的卷积得到4倍降采样图,然后接了一连串卷积处理这个4被降采样特征图,而这些“一连串”的卷积便是就是YOLOv7论文中介绍的ELAN模块了,官方给出的配置如下所示,我们可以对应着论文原图来一起看: 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...
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 RepConv(nn.Module): # Represented convolution # https://arxiv.org/abs/2101.03697 def __init__(self, c1, c2, k=3, s=1, p=None, g=1, act=Tr...
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...
*MPC-N 结构(和backbone参数不同) *比较流行的重参数化结构Rep结构 3.1 SPPCSPC 3.2 ELAN—H,部分称为ELAN-W 3.3 MPC-N:MPC-N在最后的输出还进行了前向层的拼接,在neck阶段有2个MPC-N操作,具体用的拼接层为sppcspc层的结果即51层,还有63层的一个ELAN-H的结果,结构如下: 3.4 REP 模块 4. loss 4.1 ...
简介:目标检测模型设计准则 | YOLOv7参考的ELAN模型解读,YOLO系列模型思想的设计源头(二) 3、分析 在本节中,将分析基于经典网络架构提出的梯度路径设计策略。 首先,将使用梯度组合的概念分析现有的网络架构和所提出的PRN,该示例表明表现良好的网络架构确实具有更丰富的梯度组合。
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...
•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...
六、E-ELAN模块 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)。 在执行模型缩放时还需考虑激活函数,即更多地考虑...
ELAN模块选取了三个输出进行最后的相加。 ELAN-W模块选取了五个进行相加。 文中提出的E-ELAN,但是实际中并未使用,如下说明: YOLO v7基于ELAN提出了E-ELAN,其结构如下图(d)所示,但在其开源代码中所提供的模型配置文件中(cfg/training/yolov7.yaml),并未使用该模块. E-ELAN的关键在于expand、shuffle和merge car...