一、yolov7网络架构图 二、yolov7 ymal, ELAN结构分析 对照论文中的ELAN结构 三、E-ELAN结构 对比yolov7 e6 yaml 与 yolov7 e6e yaml yolov7 模型缩放 MP1 Conv块 又称为 CBS class Conv(nn.Module): # Standard convolution def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, act=Tru...
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...
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,特别是在远景中...
在使用YOLOv7-Tiny进行目标检测时,建议对输入图片进行适当的预处理,如缩放、裁剪和归一化等,以提高模型的检测性能。 针对不同场景和任务,可以调整YOLOv7-Tiny的参数和结构,以达到最佳的性能表现。例如,可以通过增加残差模块、调整卷积核大小或改变激活函数等方式来优化模型。 在实际应用中,可以通过使用GPU加速、多线...
图1.耦合头和解耦头对比。 2. WIOU损失函数的改进 在小目标预测框的回归中,高质量的预测框一般而言要比低质量的预测框要少得多,将影响网络的训练,本文改进为WIoU损失函数,实现了动态非单调聚焦机制。其损失函数如式 (1) 所示。 式(1) 3. 小目标检测层结构的改进 ...
图1.耦合头和解耦头对比。 2. WIOU损失函数的改进 在小目标预测框的回归中,高质量的预测框一般而言要比低质量的预测框要少得多,将影响网络的训练,本文改进为WIoU损失函数,实现了动态非单调聚焦机制。其损失函数如式 (1) 所示。 式(1) 3. 小目标检测层结构的改进 ...