yolov7用的什么激活函数？

目前并没有YOLOv7这个版本，YOLOv5是YOLO系列的最新版本。至于未来是否会有YOLOv7版本，我无法确定。但是，如果有的话，激活函数很可能会继续使用Mish激活函数，因为Mish激活函数在YOLOv5中已经被证明可以有效地提高准确率和收敛速度。当然，也有可能会有其他更加先进的激活函数被使用。

相关问题

yolov5用的什么激活函数？

在YOLOv5中，激活函数使用的是Mish激活函数。Mish激活函数是在2019年被提出的，它是一种类似于ReLU激活函数的非线性函数，但是与ReLU不同的是，Mish激活函数在负数区间也有一定的收敛性，可以缓解梯度消失问题。同时，在相同的情况下，Mish激活函数可以带来更高的准确率和更快的收敛速度。

yolov7中更换激活函数怎么换

在YOLOv7中更换激活函数可以通过修改models文件夹中的activation.py文件中的代码来实现。

首先，打开activation.py文件，找到要更改的激活函数的定义。例如，如果你想要将YOLOv7中默认的Swish激活函数更改为ReLU激活函数，则可以找到如下代码：

class Swish(nn.Module):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super(Swish, self).__init__()
    
    def forward(self, x):
        return x * torch.sigmoid(x)

将这段代码更改为以下代码：

class ReLU(nn.Module):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super(ReLU, self).__init__()
    
    def forward(self, x):
        return F.relu(x)

这里我们定义了一个名为“ReLU”的新类，它继承自nn.Module，实现了一个forward()方法，该方法将输入张量x传递给PyTorch中的F.relu()函数，并返回结果。

接下来，我们需要在YOLOv7模型类中使用这个新的激活函数。打开models/yolo.py文件，找到模型定义的部分。在类的构造函数中，找到对“act”参数的赋值行：

self.act = nn.SiLU() if act is True else (act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity())

将其更改为如下代码：

self.act = ReLU() if act is True else (act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity())

这里我们将默认的nn.SiLU()激活函数更改为我们刚刚定义的新的ReLU()激活函数。

保存文件并重新运行YOLOv7模型，现在你将会使用新的ReLU激活函数了。