yolov7改进上下文

YOLOv7改进中引入了上下文信息。其中一个改进是结合了ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）技术。ASPP是一种空洞空间金字塔池化方法，通过在不同尺度上进行空洞卷积来捕捉不同层次的上下文信息。

具体步骤如下：
1. 配置common.py文件：在这个文件中，可以设置ASPP的参数，包括空洞卷积的率（dilation rate）以及使用的卷积核大小等。
2. 配置yolo.py文件：在这个文件中，将ASPP应用于YOLOv7的网络结构中。在网络的最后几个卷积层之前，使用ASPP来提取不同尺度上的上下文信息。
3. 配置yolov5/yolov7_ASPP.yaml文件：在这个文件中，可以设置ASPP的具体参数和结构。

通过将ASPP与YOLOv7相结合，可以提高模型对上下文信息的感知能力，从而提升目标检测的准确性和性能。这种改进可以使YOLOv7更好地适应不同尺度和复杂场景下的目标检测任务。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​ASPP（空洞空间卷积池化金字塔）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127757330)[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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