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作。(增加模块中网络的深度?) 思考: 紧跟最新发表的成果,然后套用在已有的模型上,做一些修改,效果可以
以下是YOLOv7的主要改进点: 一、网络架构设计 ELAN网络:YOLOv7引入了高效聚合网络(ELAN),该网络通过优化梯度路径,提高了网络的收敛性和学习能力。ELAN网络的设计考虑了最短和最长梯度路径,使得深层网络能够更有效地学习和收敛。 轻量级组件:YOLOv7采用了如CSPNet、PANet等轻量级网络结构,这些结构在保持模型性能的同时,...
将上面的模块封装好后,就可以在yolo.py的parse_model函数中增加模块的参数配置逻辑了,代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 if m in [nn.Conv2d, Conv, RobustConv, RobustConv2, E_ELAN, E_ELAN_H, DWConv, GhostConv, RepConv, RepConv_OREPA, DownC, SPP, SPPF, SPPCSPC...
那么,SPPELAN是如何实现这一突破的呢?这主要归功于其独特的网络结构和训练策略。在网络结构方面,SPPELAN在SPP的基础上引入了ELAN模块。该模块通过计算特征图之间的相关性,为不同区域分配不同的权重,从而实现局部注意力增强。在训练策略方面,SPPELAN采用了多任务学习的方式,同时优化目标检测、分类和定位等多个任务,使得...
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...
将上面的模块封装好后,就可以在yolo.py的parse_model函数中增加模块的参数配置逻辑了,代码如下: if m in [nn.Conv2d, Conv, RobustConv, RobustConv2, E_ELAN, E_ELAN_H, DWConv, GhostConv, RepConv, RepConv_OREPA, DownC, SPP, SPPF, SPPCSPC, GhostSPPCSPC, MixConv2d, Focus, Stem, GhostSte...
For E-ELAN architecture, since our edge device do not support group convolution and shuffle operation, we are forced to implement it as an equivalence architecture. 重参数化卷积 重参数化的作用:在保证模型性能的条件下加速网络,主要是对卷积+BN层以及不同卷积进行融合,合并为一个卷积模块。
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...
本发明属于目标识别领域,具体涉及了一种针对YOLOv7算法中的ELAN模块改进方法、系统及设备,旨在解决现有技术中对于目标识别的识别效果却强差人意,对经常出现的相干斑、结构缺失、几何畸变、阴影的问题。本发明包括:获取所述ELAN模块中ConCat后的数据K,对其进行卷积处理、归一化处理、激活函数处理、全局响应归一化处理;并...