yolov7 的骨干网络

YOLOv7的骨干网络是EfficientNet。EfficientNet是一种新的骨干网络，在目标检测模型中的应用可以提高检测的准确性和速度。EfficientNet具有较少的参数和较高的准确率。在YOLOv7中，EfficientNet作为骨干网络的选择有以下几个优点：

1. EfficientNet架构：EfficientNet采用了一种高效的网络架构，可以在相同的计算资源下获得更好的性能。

下面是YOLOv7中EfficientNet的具体应用过程：

1. 使用EfficientNet作为骨干网络，提取图像的特征。

2. 将提取的特征连接到YOLOv7中的检测头，进行目标检测。

下面是YOLOv7中EfficientNet的具体应用示例代码：

import torch
import torchvision
from efficientnet_pytorch import EfficientNet

# 加载EfficientNet作为骨干网络
backbone = EfficientNet.from_pretrained('efficientnet-b0')
# 加载YOLOv7中的检测头
detection_head = torchvision.models.detection.yolo_head
# 将EfficientNet和检测头连接起来
model = torch.nn.Sequential(backbone, detection_head)

因此，YOLOv7的骨干网络是EfficientNet，它通过连接EfficientNet和检测头实现目标检测任务。<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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