如何修改YOLOv7的激活函数为FReLU

修改YOLOv7的激活函数为FReLU需要以下步骤：

1. 在yolov7/models/yolo.py文件中找到Conv类的定义。

2. 修改Conv类的__init__方法，将激活函数从原来的ReLU改为FReLU。

3. 在yolov7/models/common.py文件中定义FReLU激活函数。

4. 在yolov7/models/yolo.py文件中引入FReLU。

下面是具体的实现步骤：

1. 在yolov7/models/yolo.py文件中找到Conv类的定义，将其修改如下：

class Conv(nn.Module):
    # ...
    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, groups=1, bias=False):
        super(Conv, self).__init__()
        padding = (kernel_size - 1) // 2
        self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding, groups=groups, bias=bias)
        self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels)

        # 修改此处的激活函数
        self.act = FReLU(out_channels)

    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        x = self.bn(x)
        x = self.act(x)
        return x

2. 在yolov7/models/common.py文件中定义FReLU激活函数，代码如下：

class FReLU(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels):
        super(FReLU, self).__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(in_channels, in_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, groups=in_channels)
        self.bn = nn.BatchNorm2d(in_channels)

    def forward(self, x):
        out = self.conv(x)
        out = self.bn(out)
        out = torch.max(x, out)
        return out

3. 在yolov7/models/yolo.py文件中引入FReLU，代码如下：

from .common import Conv, FReLU

修改完毕后，保存文件，重新运行YOLOv7即可。