一、YOLOv7-Tiny概述 YOLOv7-Tiny是YOLOv7系列中的一个轻量级版本,旨在在保持较高检测精度的同时,降低模型的计算量和内存占用。通过优化网络结构和参数,YOLOv7-Tiny在速度和精度之间达到了良好的平衡,为实际应用提供了更多可能性。 二、网络结构解析 输入层:YOLOv7-Tiny的输入层可以处理不同尺寸的图片,具有较大...
在VisDrone-2019和HIT-UAV两个数据集上验证,本文方法在多尺度目标检测性能方面仍优于主流模型,并且对小目标检测效果提升较大。 图3显示了YOLOv7-tiny (图3a) 和本文方法 (图3b) 在VisDrone-2019测试数据集上的检测效果比较。如图3b的蓝框所示,特别是在远景中,可以直接观察到本文方法成功探测到的小物体比图3a所示...
图2. 本文网络结构图。 实验结果及结论 4. 实验结果 在VisDrone-2019和HIT-UAV两个数据集上验证,本文方法在多尺度目标检测性能方面仍优于主流模型,并且对小目标检测效果提升较大。 图3显示了YOLOv7-tiny (图3a) 和本文方法 (图3b) 在VisDrone-2019测试数据集上的检测效果比较。如图3b的蓝框所示,特别是在远景...
此篇续上篇博客《YOLOv7来临:论文详读和解析》,对YOLOv7网络结构中的一些重要模块进行学习,但在结尾处附加笔者的几处疑问,例如: 论文中提到的SiLU函数在官方仓库中并未见到 YOLOv7-Tiny目前仅提供了SiLU版本,未提供论文中的ReLU版本 官方仓库所使用的激活函数统一为LeakyR...
1. YOLOV7 整体结构 我们先整体来看下 YOLOV7,首先对输入的图片 resize 为 640x640 大小,输入到 backbone 网络中,然后经 head 层网络输出三层不同 size 大小的 **feature map**,经过 Rep 和 conv输出预测结果,这里以 coco 为例子,输出为 80 个类别,然后每个输出(x ,y, w, h, o) 即坐标位置和前后...
网络结构方面,作者为边缘GPU、普通GPU和云GPU设计了三种模型,分别被称为YOLOv7-Tiny、YOLOv7和YOLOv7-W6。同时,还使用基本模型针对不同的服务需求进行缩放,并得到不同大小的模型。对于YOLOv7进行堆叠瓶颈缩放,并使用所提出的复合缩放方法对整个模型的深度和宽度进行缩放,此方法获得了YOLOv7-X。对于YOLOv7-W6,使...
边缘GPU:YOLOv7-tiny 普通GPU:YOLOv7 云GPU的基本模型: YOLOv7-W6 激活函数: YOLOv7 tiny:leaky ReLU 其他模型:SiLU 5.2 Baselines—基线网络 翻译 我们选择以前版本的 YOLO [3, 79] 和最先进的目标检测器 YOLOR [81] 作为我们的基线。 表 1 显示了我们提出的 YOLOv7 模型与使用相同设置训练的基线的...
3.1. 扩展高效层聚合网络 扩展高效层聚合网络在设计高效体系结构的大多数文献中,主要考虑的因素不超过参数数量、计算量和计算密度。 Ma等人还从内存访问代价的特点出发,分析了输入/输出信道比、体系结构分支数量和单元操作对网络推理速度的影响。Dollar’et 等人在执行模型缩放时还考虑了激活层,即更多地考虑卷积层输出张...
YOLOv7-tiny算法的原理可以从多个角度来解释。 首先,YOLOv7-tiny算法采用了轻量级的模型架构,以实现在资源受限的设备上实时运行。它使用了骨干网络作为特征提取器,通常采用的是CSPDarknet53,这有助于提取图像中的特征。 其次,YOLOv7-tiny算法采用了多尺度的预测策略,通过在不同的特征图上进行目标检测,可以有效地...
则反映了模型在不同场景下的灵活性。Yolov7-e6和DowmC结构则关注于模型的轻量化，适合资源有限的设备。Yolov7-d6是针对特定需求进行的定制化版本，而Yolov7e6e则是对前者的优化。对于初学者，Yolov7-tiny是一个理想的入门选择，其训练方法与Yolov5类似，但针对特定数据集的定制更为重要。