yolov7与yolo网络结构的区别

YOLOv7与之前的YOLO网络结构有一些区别。首先，YOLOv7引入了Aux Head，这是一个辅助的网络结构，用于提供额外的检测信息。这些额外的信息可以帮助提升目标检测的准确性。

其次，YOLOv7的head部分使用了pafpn的结构。它首先对backbone最后输出的降采样特征图进行处理，然后通过top down和bottom up的方式将不同层级的特征图进行融合。这种结构可以更好地捕捉不同尺度的目标信息。此外，YOLOv7还引入了ELAN-H模块，用于特征图的处理。与之前的CSP模块不同，ELAN-H模块的cat数量有所不同，同时下采样操作也变为了MP2层。

总的来说，YOLOv7在网络结构方面进行了一些改进，引入了Aux Head和pafpn结构，并对某些模块进行了优化，例如使用ELAN-H代替了CSP模块。这些改进旨在提高YOLOv7的目标检测性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [深入浅出 Yolo 系列之 Yolov7 基础网络结构详解](https://blog.csdn.net/u010899190/article/details/125883770)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]