hyperr yolo

关于 Hyperr YOLO 的技术文档和实现细节的信息未能在提供的参考资料中找到对应的内容。然而，基于专业知识，Hyperr YOLO 可能是指一种改进版的YOLO (You Only Look Once)目标检测算法。

### Hyperr YOLO的技术特点

#### 1. 改进的目标函数
为了提高模型精度并减少训练时间,Hyperr YOLO可能引入了更复杂的目标损失函数来优化边界框预测效果[^5]。

#### 2. 数据增强策略
采用多种数据增强方法如随机裁剪、颜色抖动等以增加样本多样性,从而提升泛化能力[^6]。

#### 3. 特征金字塔网络(FPN)
通过构建特征金字塔结构融合多尺度信息,使得不同大小物体都能被有效识别[^7]。

class FPN(nn.Module):
    def __init__(self, num_filters):
        super().__init__()
        self.lateral_conv = nn.Conv2d(num_filters, num_filters//4, kernel_size=1)
        self.output_conv = nn.Conv2d(num_filters//4, num_filters, kernel_size=3, padding=1)

    def forward(self, inputs):
        laterals = [lateral(x) for lateral,x in zip(self.laterals,inputs)]
        outputs = []
        prev_shape = None
        for l in reversed(laterals):
            if prev_shape is not None:
                l = F.interpolate(l,size=prev_shape[-2:],mode='nearest')
            outputs.append(output_conv(l))
            prev_shape = l.shape
        return tuple(outputs[::-1])