yolov7的骨干网络是什么
时间: 2023-12-18 08:10:54 浏览: 56
Yolov7的骨干网络是CSPDarknet53。CSPDarknet53是一种基于Darknet53的改进版本,它采用了Cross Stage Partial Network (CSP)模块,这个模块可以将特征图的计算分成两个部分,其中一部分用于进行卷积计算,另一部分则直接进行传递。通过这种方式,可以减少计算量,提高模型的运行速度和精度。同时,CSPDarknet53还采用了SPP和PANet等技术,可以进一步提高模型的性能。
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%"]
[ .reference_list ]
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。
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