yolov7-tiny算法的网络结构
时间: 2023-10-10 17:06:16 浏览: 283
yolov7的网络架构清晰明了易于理解
Yolov7-tiny是一种目标检测算法,是YOLO系列算法的变种,相比于之前的版本,它在速度和准确率方面都有提升。其网络结构如下:
1. 输入层:416x416x3的图像输入。
2. 卷积层:使用卷积核大小为3x3和1x1的卷积层进行特征提取和降维,共计14个卷积层。
3. 上采样层:使用反卷积操作进行上采样,共计2个上采样层。
4. 检测层:在特定的卷积层上加入检测层,共计2个检测层,每个检测层用于检测3种不同大小的目标。
5. 输出层:输出检测结果,包括目标的类别、位置和置信度。
总体来说,Yolov7-tiny算法的网络结构比较简单,但是在YOLO系列算法中具有较高的速度和准确率。
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