yolov7-tiny改进silu函数

yolov7-tiny是一种YOLO版本，其使用的激活函数是ReLU。要对yolov7-tiny进行改进，我们可以考虑将激活函数替换为SiLU（Sigmoid-Weighted Linear Units），这是一种新型的激活函数，可以更好地处理梯度消失问题，并且在一些实验中已经证明了它的有效性。通过将SiLU应用于yolov7-tiny，可能会改善其检测性能，特别是对于小目标的检测。这一改进可以通过修改yolov7-tiny的模型文件来实现。需要注意的是，虽然SiLU可能会带来更好的检测结果，但同时也可能增加计算量，导致推理检测速度变慢。因此，在进行改进时需要权衡计算效率和检测性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [yolov7 paper阅读笔记](https://blog.csdn.net/level_code/article/details/125717629)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5系列算法改进【NO.6】增加小目标检测层，提高对小目标的检测效果](https://blog.csdn.net/m0_70388905/article/details/125392908)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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