yolov7和yolov8分别使用什么骨干网络

YOLOv7和YOLOv8（You Only Look Once）都是著名的实时目标检测算法。YOLOv7继续沿用了其系列中的Darknet架构作为其基础，也就是Darknet53作为它的骨干网络。这是一种深度残差网络结构，它通过堆叠一系列Residual Blocks来提取特征。

而YOLOv8则是YOLO家族的一个更新版本，它在前一代的基础上进行了优化。对于YOLOv8，它采用了更大的网络模型，即CSPDarknet或YOLOX的CSPNet变体作为其 backbone，这增强了特征提取的能力，并提高了检测性能。CSPDarknet允许信息在网络的不同路径上同时流动，进一步提升了模型的表现。

相关问题

yolov7骨干网络

YOLOv7使用了CSPDarknet53网络作为骨干特征提取器。CSPDarknet53是一种深度卷积神经网络，它具有较少的参数和较高的准确率。与其他版本的YOLO不同，YOLOv7还采用了SPP（Spatial Pyramid Pooling）和PAN（Path Aggregation Network）技术，以提高检测精度和速度。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YOLOv7升级换代：EfficientNet骨干网络助力更精准目标检测](https://blog.csdn.net/guorui_java/article/details/130550272)[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%"]
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YOLOV7的骨干网络使用的是什么

YOLOv7使用的骨干网络是CSPDarknet53，这是一种卷积神经网络，它是由 Alexey Bochkovskiy 在Darknet框架中实现的。CSP(DarkNet53)是在DarkNet53的基础上引入了CSP(卷积块分离)结构，以减少参数数量和计算复杂度，提高模型的精度和效率。CSPDarknet53在保持高精度的同时，具有较低的计算复杂度和内存占用，适合在嵌入式设备上部署。