yolov7.yaml 解读

YoloV7是一种目标检测模型，是基于深度学习的物体检测框架YOLO（You Only Look Once）的最新版本。YoloV7的配置文件是yolov7.yaml。

下面是yolov7.yaml中的主要配置项及其含义：

1. model:
- yolov7:
# 输入图片的大小
img_size: 640
# 模型中每个卷积层的通道数
channels: 256
# 模型中使用的卷积核大小
kernel_size: 3
# 模型中使用的池化层大小
pool_size: 2
# 模型中使用的激活函数
activation: "relu"
# 模型中使用的正则化方法
norm_type: "bn"
# 模型中使用的dropout比例
dropout: 0.0

2. backbone:
# 神经网络的主干部分，用于提取特征
- focus:
# 卷积核大小
kernel_size: 3
# 卷积层的通道数
out_channels: 32
# 池化层的大小
pool_size: 2
# 使用的激活函数
activation: "mish"
- conv:
# 卷积核大小
kernel_size: 3
# 卷积层的通道数
out_channels: 64
# 步长
stride: 2
# 使用的激活函数
activation: "mish"
# 是否使用正则化
norm: True
- c3:
# 三个卷积层的通道数
ch: [64, 32, 64]
# 是否使用正则化
norm: True
# 激活函数
activation: "mish"
- conv:
# 卷积核大小
kernel_size: 3
# 卷积层的通道数
out_channels: 128
# 步长
stride: 2
# 使用的激活函数
activation: "mish"
# 是否使用正则化
norm: True
- c3:
# 三个卷积层的通道数
ch: [128, 64, 128]
# 是否使用正则化
norm: True
# 激活函数
activation: "mish"
- conv:
# 卷积核大小
kernel_size: 3
# 卷积层的通道数
out_channels: 256
# 步长
stride: 2
# 使用的激活函数
activation: "mish"
# 是否使用正则化
norm: True
- c3:
# 三个卷积层的通道数
ch: [256, 128, 256]
# 是否使用正则化
norm: True
# 激活函数
activation: "mish"
- conv:
# 卷积核大小
kernel_size: 3
# 卷积层的通道数
out_channels: 512
# 步长
stride: 2
# 使用的激活函数
activation: "mish"
# 是否使用正则化
norm: True
- c3:
# 三个卷积层的通道数
ch: [512, 256, 512]
# 是否使用正则化
norm: True
# 激活函数
activation: "mish"
- conv:
# 卷积核大小
kernel_size: 3
# 卷积层的通道数
out_channels: 1024
# 步长
stride: 2
# 使用的激活函数
activation: "mish"
# 是否使用正则化
norm: True
- spp:
# 空间池化的大小
k: [5, 9, 13]
- c3:
# 三个卷积层的通道数
ch: [1024, 512, 1024]
# 是否使用正则化
norm: True
# 激活函数
activation: "mish"

3. head:
# 输出层
- detection:
# anchor boxes的数量
anchors: [[10, 13], [16, 30], [33, 23],
[30, 61], [62, 45], [59, 119],
[116, 90], [156, 198], [373, 326]]
# 输出的特征图大小
classes: 80
# 是否使用sigmoid激活函数
use_sigmoid: True

以上是yolov7.yaml中的主要配置项及其含义。这些配置项用于指定模型的各个部分，包括输入图片的大小、卷积层的通道数、池化层大小、激活函数等等。此外，还指定了神经网络的主干部分和输出层的一些参数，例如anchor boxes的数量、输出的特征图大小等。