首先,封装E_ELAN,代码如下: class E_ELAN(nn.Module): def __init__(self, c1, c2,e=0.5): ''' :param c1: 输入通道 :param c2: 这里给的是中间层的输出通道 :param flg: 判断是否为backbone的最后一层,因为这里的输出通道数有所改变 ''' super(E_ELAN, self).__init__(
这一技术将SPP与ELAN(Enhanced Local Attention Network)相结合,进一步提升了模型的特征提取能力。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...
文档中提到,为了降低模型的计算量并提高检测速度,作者对ELAN模块进行了改进,引入了分布偏移卷积(DSConv)和坐标注意力机制(CA),这些改进有助于提高小目标的检测精度并减少模型的计算负担。 4)采用CARAFE算子替换原上采样结构。用 CARAFE 替换原 YOLOv7 中的 upsample 结构,可以在更大的感受野内聚合上下文信息,最大化...
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...
首先,封装E_ELAN,代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 class E_ELAN(nn.Module): def __init__(self, c1, c2,e=0.5): ''' :param c1: 输入通道 :param c2: 这里给的是中间层的输出通道 :param flg: 判断是否为backbone的最后一层,因为这里的输出通道数有所改变 ''' sup...
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...
Backbone层:作为特征提取器,YOLOv7采用了改进后的CSPDarknet53网络作为backbone。该网络通过引入CSP(Cross Stage Partial)结构,增强了特征提取能力,提高了模型的性能。 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...
①网络结构优化：骨干网络与Neck部分可能汲取了YOLOv7的ELAN设计理念，将YOLOv5中的C3结构替换为梯度流更为丰富的C2f结构，并针对不同尺度的模型进行了通道数的精细调整。这种对模型结构的精心微调，摒弃了过去那种对所有模型使用一套参数的粗放方式，显著提升了模型的整体性能。而在Head部分，则采用了当前主流的解耦头...
而YOLOv7则着重从交叉熵、标签分配和训练方法这三个方面进行了突破性的设计。值得一提的是,YOLOv7通过扩展高效程增强专注力网络,即所谓的Extended-ELAN(简称E-ELAN),进一步提升了模型的学习能力。这一创新设计不仅保持了原始梯度方向的稳定性,还通过拓展、乱序和合并等操作,有效提升了网络的整体性能。
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…