yolov7的骨干网络

YOLOv7的骨干网络主要采用了CSPDarknet53，这是一种深度残差网络，它使用了跨阶段连接（cross-stage partial connections）和密集连接（dense connections）等技术来提高模型的性能和效率。同时，CSPDarknet53还采用了通道分离和跨层特征重用等技术来进一步提高模型的准确性和速度。

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骨干网络 shufflenet

ShuffleNet是一种轻量级的骨干网络结构，在YOLOv7中作为特征提取网络来捕捉图像特征。YOLOv7是YOLO系列目标检测算法的一个变种，使用ShuffleNet作为骨干网络可以有效地减少模型的参数量和计算量，从而提高算法的运行速度。

ShuffleNet的设计思想是通过利用点卷积组和通道重排操作来减少模型参数。点卷积组是将卷积操作分解成逐点卷积和逐通道卷积两部分，这样可以减少计算量。通道重排操作则是一种改变通道顺序的方法，通过重新排列通道可以增加通道之间的信息传递，提高特征提取的能力。

在YOLOv7中，ShuffleNet可以通过多个ShuffleBlock模块的堆叠来构建。每个ShuffleBlock模块包括一个逐点卷积组、一个通道重排操作和一个逐通道卷积操作，这样可以在保持模型轻量级的同时，提高特征提取的效果。

通过采用ShuffleNet作为骨干网络，YOLOv7可以在保持高检测精度的同时，显著降低模型的参数量和计算量。这使得YOLOv7在移动设备上的部署成为可能，同时具备实时目标检测的能力。

综上所述，YOLOv7采用ShuffleNet作为骨干网络，既可以在保持高检测精度的同时减少模型的参数量和计算量，也能在移动设备上实现实时目标检测。