yolov7里的残差网络
时间: 2023-10-18 21:06:02 浏览: 153
残差网络.rar
在 YOLOv7 中,残差网络是指采用残差连接(Residual Connection)的深度残差网络(Deep Residual Network)。该网络的主要特点是通过跨层连接来直接传递信息,从而缓解了深度网络中的梯度消失问题,加速了网络训练和提高了网络精度。
在 YOLOv7 中,残差网络是由一系列残差块(Residual Block)组成的。每个残差块包含两个卷积层和一个残差连接,其中第一个卷积层用于提取特征,第二个卷积层用于将特征进行融合,而残差连接则用于直接将输入信息传递到输出上。这种跨层连接的方式不仅能减少梯度消失,还能加深网络深度,增强网络的非线性拟合能力,提高网络的精度。
总之,残差网络是 YOLOv7 中非常重要的一部分,它不仅能加速网络训练和提高网络精度,还能有效解决深度网络中的梯度消失问题,为目标检测任务提供了强大的支持。
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