YOLOv7的骨干网络

YOLOv7 的骨干网络是一种卷积神经网络（CNN），它被用于对图像进行物体检测。它包含一个预训练的深度 CNN，通常称为骨干网络，用于从输入图像中提取特征。这些特征被用于预测目标对象的位置和类别。

在 YOLOv7 中，骨干网络是基于 CSPDarknet53 架构的，这是一种双流网络架构，由两个分支组成，分别负责提取纵横两个方向的特征。它还包含一个全局平均池化层，用于汇总所有特征，并将其变成一个固定大小的向量。

在训练过程中，骨干网络被训练以提取有用的特征，然后这些特征被用于预测目标对象的位置和类别。在测试过程中，骨干网络被用于提取输入图像的特征，并将这些特征输入到检测器中，以预测图像中存在的目标对象。

相关问题

yolov7骨干网络

YOLOv7使用了CSPDarknet53网络作为骨干特征提取器。CSPDarknet53是一种深度卷积神经网络，它具有较少的参数和较高的准确率。与其他版本的YOLO不同，YOLOv7还采用了SPP（Spatial Pyramid Pooling）和PAN（Path Aggregation Network）技术，以提高检测精度和速度。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YOLOv7升级换代：EfficientNet骨干网络助力更精准目标检测](https://blog.csdn.net/guorui_java/article/details/130550272)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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yolov7骨干网络 shufflenet

ShuffleNet是一种轻量级的骨干网络结构，在YOLOv7中作为特征提取网络来捕捉图像特征。YOLOv7是YOLO系列目标检测算法的一个变种，使用ShuffleNet作为骨干网络可以有效地减少模型的参数量和计算量，从而提高算法的运行速度。

ShuffleNet的设计思想是通过利用点卷积组和通道重排操作来减少模型参数。点卷积组是将卷积操作分解成逐点卷积和逐通道卷积两部分，这样可以减少计算量。通道重排操作则是一种改变通道顺序的方法，通过重新排列通道可以增加通道之间的信息传递，提高特征提取的能力。

在YOLOv7中，ShuffleNet可以通过多个ShuffleBlock模块的堆叠来构建。每个ShuffleBlock模块包括一个逐点卷积组、一个通道重排操作和一个逐通道卷积操作，这样可以在保持模型轻量级的同时，提高特征提取的效果。

通过采用ShuffleNet作为骨干网络，YOLOv7可以在保持高检测精度的同时，显著降低模型的参数量和计算量。这使得YOLOv7在移动设备上的部署成为可能，同时具备实时目标检测的能力。

综上所述，YOLOv7采用ShuffleNet作为骨干网络，既可以在保持高检测精度的同时减少模型的参数量和计算量，也能在移动设备上实现实时目标检测。