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>
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- *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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相关问题

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。

yolov7骨干网络结构

YOLOv7的骨干网络结构是CSPDarknet53，它是对Darknet53的改进，采用了Cross Stage Partial Network (CSP)结构。CSP是一种轻量级、高效的网络结构，可以显著减少参数量和计算量，提高网络的速度和准确性。CSPDarknet53结构由多个CSP模块和残差连接组成，其中每个CSP模块包括两个分支：主分支和子分支。主分支包括卷积层、BN层和激活函数层，子分支包括卷积层和BN层，两个分支的输出通过残差连接相加。CSPDarknet53结构还包括多个下采样层和上采样层，用于提取不同尺度的特征。通过这种结构，YOLOv7可以在保证高速度的同时，提高检测准确率。