yolov7 改進ELAN
时间: 2023-09-25 09:08:38 浏览: 85
根据引用所述,yolov7改进了ELAN结构,提出了Extended-ELAN(E-ELAN)。ELAN是通过控制最短最长梯度路径来有效学习和收敛的一个深度网络。然而,在大规模的ELAN中,如果无限地叠加计算模块,会破坏模型的稳定状态,导致参数利用率下降。因此,yolov7在ELAN的基础上进行了改进,以解决这个问题。
在yolov7中,通过设计了"计算块中的堆栈"策略,避免了使用过多过渡层的问题,并使整个网络的最短梯度路径快速变长。这个策略能够成功地训练ELAN,并让网络变得更深。引用中的图示展示了这个策略的设计。
通过以上改进,yolov7在比YOLOR-v3少35%的计算量下,仍然能够提高0.7%的目标检测性能,这个结果可以在引用的表格中看到。
总的来说,yolov7改进了ELAN结构,通过设计"计算块中的堆栈"策略,使得网络更深,并且在目标检测性能上有所提升。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
相关问题
yolov7的elan模块
Yolov7并没有elan模块,可能是误解了。Yolov7是基于Yolov5的改进版本,主要是通过引入一些新的技术和模块来提高检测性能和精度。其中比较重要的是SPP模块和PAN模块。SPP模块是一种空间金字塔池化模块,可以在不改变特征图大小的情况下,引入多个不同大小的池化核,提高网络的感受野。PAN模块则是一种特征金字塔融合模块,可以将来自不同层级的特征图进行融合,提高网络的多尺度检测能力。除此之外,Yolov7还引入了类似于Swish激活函数的Mish激活函数,以及一些网络优化技巧,如DropBlock和SAM等。
YOLOv7ELAN模块
YOLOv7的ELAN模块是一种网络结构的设计策略,用于改进YOLOv7的性能。ELAN模块采用了一系列技术,包括MPConv混合卷积、SPPCSPCImpConv和隐性知识学习等。这些技术通过在网络的不同层级进行增量选择目标,从而提高了YOLOv7的检测精度和性能。ELAN模块的流程图可以在相关论文中找到,并且在YOLOv7的配置文件中有相应的设计。