yolov7 更换激活函数

在yolov7中，作者建议将原来的SiLU激活函数更换为FReLU激活函数。FReLU是一种用于图像识别任务的简单但有效的激活函数，通过增加可忽略的空间条件开销将ReLU和PReLU扩展为2D激活函数。它在激活函数阶段实现了像素级的空间信息建模能力，适用于目标检测、语义分割等目标识别任务。通过将max()函数内的条件部分换成2D的漏斗条件，FReLU解决了激活函数中的空间不敏感问题，使规则的卷积也具备捕获复杂的视觉布局能力，使模型具备像素级建模的能力。因此，在yolov7中使用FReLU激活函数可以提高模型的表达能力和性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之更换FReLU激活函数](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127552931)[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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