yolov7不同模块的作用

YOLOV7中的不同模块有不同的作用。其中，YOLOV7 head是一个PAFPN（Path Aggregation Feature Pyramid Network）结构，类似于之前的YOLOV4和YOLOV5。不同之处在于，YOLOV7将YOLOV5中的CSP（Cross Stage Partial）模块替换为ELAN-H（Efficient Light-weight Attention Network-Hierarchical）模块，并将下采样层改为MP2层。ELAN-H和backbone中的ELAN（Efficient Light-weight Attention Network）稍有区别，主要是通道数减半。\[1\]

另外，PANet（Path Aggregation Network）模块在YOLOV7中也起到了重要的作用。它负责将不同尺度的特征图进行融合，以提高目标检测的准确性和召回率。PANet模块通过自顶向下和自底向上的路径来聚合特征，使得网络能够更好地感知不同尺度的目标。\[2\]

总结起来，YOLOV7中的不同模块的作用如下：
- YOLOV7 head：使用PAFPN结构，负责生成目标检测的预测结果。
- ELAN-H模块：替换了YOLOV5中的CSP模块，用于特征提取和通道数减半。
- PANet模块：用于特征融合，提高目标检测的准确性和召回率。\[1\]\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [yolov7](https://blog.csdn.net/qq_22424571/article/details/127735547)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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