yolov7怎么把步长修改为1
时间: 2024-05-07 21:20:08 浏览: 16
要将 YOLOv7 的步长修改为 1,需要在模型定义中修改相应的卷积层参数。具体地,需要将所有的卷积层的步长(stride)参数设置为 1,这样就可以避免特征图的尺寸减小,从而能够提高检测的精度。
在 YOLOv7 的代码实现中,可以在模型定义文件中找到卷积层的定义,例如在 darknet.py 文件中可以找到卷积层的定义。然后在相应的卷积层中将步长参数设置为 1 即可。例如,对于一个卷积层的定义如下:
```
nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding)
```
可以将其修改为:
```
nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding)
```
这样就将卷积层的步长设置为 1 了。需要注意的是,修改步长可能会导致模型的输出尺寸变化,因此需要相应地调整后续层的输入尺寸或者使用适当的填充方式来保持输出尺寸不变。
相关问题
yolov7yaml文件
YOLOv7是一种基于YOLOv5的目标检测算法,它使用了类似于CSPDarknet53的骨架网络,并在检测头部分引入了类似于Panet的FPN结构。
下面是一个典型的YOLOv7的yaml文件示例:
```yaml
# 数据集相关参数
train_dataset:
name: 'coco' # 使用的数据集名称
root: 'data/coco/images/train2017/' # 数据集图片根目录
ann_file: 'data/coco/annotations/instances_train2017.json' # 数据集标注文件路径
img_size: 640 # 图片尺寸
augment: True # 是否进行数据增强
multiscale: True # 是否使用多尺度训练
batch_size: 16 # 批次大小
num_workers: 8 # 数据加载器中的线程数
val_dataset:
name: 'coco' # 使用的数据集名称
root: 'data/coco/images/val2017/' # 数据集图片根目录
ann_file: 'data/coco/annotations/instances_val2017.json' # 数据集标注文件路径
img_size: 640 # 图片尺寸
batch_size: 16 # 批次大小
num_workers: 8 # 数据加载器中的线程数
# 模型相关参数
model:
type: 'YOLOv7' # 模型类型
backbone:
type: 'CSPDarknet53' # 骨架网络类型
out_channels: [128, 256, 512, 1024, 2048] # 骨架网络各层输出通道数
depth_multiple: 1.0 # CSPDarknet53中深度可扩展分支的深度倍数
width_multiple: 1.0 # CSPDarknet53中深度可扩展分支的宽度倍数
neck:
type: 'FPN' # 检测头类型
in_channels: [1024, 512, 256] # FPN输入通道数
out_channels: 256 # FPN输出通道数
head:
type: 'YOLOv7Head' # 检测头类型
num_classes: 80 # 目标类别数
anchors: [[10,13, 16,30, 33,23], [30,61, 62,45, 59,119], [116,90, 156,198, 373,326]] # anchor尺寸
strides: [8, 16, 32] # FPN层对应的下采样步长
scales_yolo: [1.2, 1.1, 1.05] # YOLOv7层对应的尺度系数
ignore_thresh: 0.5 # 忽略阈值
max_boxes: 200 # 最大检测框数
iou_thresh: 0.5 # iou阈值
# 训练相关参数
train_cfg:
lr_init: 0.01 # 初始学习率
lr_schedule: 'cosine' # 学习率调整方式
warmup_epochs: 2 # 热身训练轮数
epochs: 300 # 总训练轮数
optimizer:
type: 'SGD' # 优化器类型
momentum: 0.9 # 动量参数
weight_decay: 0.0005 # 权重衰减参数
loss:
type: 'YOLOv7Loss' # 损失函数类型
iou_type: 'ciou' # iou类型
# 测试相关参数
test_cfg:
conf_threshold: 0.001 # 置信度阈值
nms_threshold: 0.45 # NMS阈值
max_per_image: 100 # 最大检测框数
```
这个yaml文件定义了训练和测试YOLOv7模型所需要的各种参数,包括数据集、模型、训练和测试相关参数等。根据具体需求,可以根据这个模板进行相应的修改。
yolov7的yaml文件讲解
Yolov7的yaml文件是用来定义模型结构和超参数的配置文件。其中包含了模型的输入大小、网络结构、激活函数、损失函数、优化器等信息。下面是一个简单的Yolov7的yaml文件的例子:
```
model:
input_size: [416, 416, 3]
backbone:
type: CSPDarknet53
depth_multiple: 1.0
width_multiple: 1.0
neck:
type: SPP
from_layer: [-1, 2048]
num_filters: 512
head:
type: YOLOv7Head
num_classes: 80
anchors: [[10,13], [16,30], [33,23], [30,61], [62,45], [59,119], [116,90], [156,198], [373,326]]
strides: [8, 16, 32]
scale_x_y: [1.05, 1.05, 1.05]
iou_loss_thresh: 0.5
conf_thresh: 0.001
nms_thresh: 0.5
max_detection_points: 1500
```
其中,model下的input_size定义了输入图片的大小,backbone定义了骨干网络的类型和参数,neck定义了neck层的类型和参数,head定义了检测头的类型和参数,包括类别数、anchor框、步长、损失函数等。这些参数的设置会影响模型的性能和精度。
在引用中提到了ELAN结构的修改和yolov7-e6e的结构中有该结构的引子,但是并没有详细的说明。因此,我无法在回答中提供更多关于ELAN结构的信息。如果您有更多的信息或者问题,请提供更多的上下文和细节,我会尽力回答。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)