•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...
有效层聚合网络(ELAN)算法通过控制最短最长梯度路径,可以使一个更深的模型更有效地学习和收敛。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ELA...
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,使网络学习到更多的特征,并且具有更强的鲁棒性。它有两条分支,第一条分支是经过一个1\times1的卷积做通道数的变化,第二条分支,首先经过一个1\times1的卷积,做通道数的改变,然后再经过四个3\times3的卷积模块,做特征提取。最后把四个特征叠加在...
在大规模ELAN中，无论梯度路径长度和计算模块数量如何，都达到了稳定的状态。但如果更多计算模块被无限地...
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...
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-free...
这项研究的创新之处在于其采用的ELAN_MSE结构模块,它不仅吸纳了YOLOv7的快速检测能力,还通过多路径卷积支路实现特征的多尺度学习。这使得模型能够更好地适应光伏组件多样的故障类型,如“热斑”和“遮挡”等。这两类故障常会导致局部温度升高,从而使整个光伏发电系统处于不稳定状态。因此,及时、准确地识别这些故障,对...
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...