yolov7-tiny 减少检测头 源代码

YOLOv7-tiny是YOLOv7系列中的一个较小版本，它包含更少的层和参数，以提高检测速度。它的检测头比YOLOv7更小，因此需要进行一些修改以减少检测头。以下是YOLOv7-tiny减少检测头的源代码示例：

# 定义YOLOv7-tiny的检测头
def tiny_head(x, num_filters, out_filters):
    x = Conv(x, num_filters, 3)
    x = tf.keras.layers.ZeroPadding2D(((1, 0), (1, 0)))(x)
    x = Conv(x, out_filters, 3, strides=2)
    return x

# 将YOLOv7-tiny的检测头从3个缩小到2个
def yolo_v7_tiny(num_classes, num_anchors):
    inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(None, None, 3))
    # 定义YOLOv7-tiny的主干网络
    x = tiny_body(inputs)
    # 定义YOLOv7-tiny的第一个检测头
    x1 = tiny_head(x, 256, num_anchors * (num_classes + 5))
    # 定义YOLOv7-tiny的第二个检测头
    x = Conv(x, 128, 1)
    x = UpSampling2D(2)(x)
    x = Concatenate()([x, x0])
    x2 = tiny_head(x, 128, num_anchors * (num_classes + 5))
    # 返回YOLOv7-tiny的输出
    outputs = [x1, x2]
    return tf.keras.Model(inputs, outputs)

在上面的示例中，我们将YOLOv7-tiny的检测头从3个缩小到2个，通过定义tiny_head函数来实现。在yolo_v7_tiny函数中，我们首先定义YOLOv7-tiny的主干网络，然后分别对其进行两次检测头处理，最后将两个检测头的输出作为模型的输出。