- YOLOv7详解 @蔡鋆捷 @胥佳程
- 1. 引言
- 1.1 目标检测的发展历程与现状
- 1.1.1 YOLOv1
- 1.1.2 YOLOv2
- 1.1.3 YOLOv3
- 1.1.4 YOLOv4
- 1.1.5 YOLOv5
- 1.1.6 YOLOv6
- 1.1.7 YOLOv7
- 1.2 YOLOv7在目标检测领域的地位
- 1. YOLOv7网络结构介绍
- 1.1 骨干网络（Backbone）
- 1.1.1 BConv模块
- 补充：Leaky ReLU函数简介
- 1.1.2 MPConv模块
- 1.1.3 ELAN模块（Extended Efficient Layer Aggregation Networks）
- 1.2 颈部网络（Neck）
- 1.2.1 SPPCSPC模块
- 1.2.2 残差边缘（Residual Edge）
- 1.3 头部网络（Head）
- 1.3.1 up模块（上采样）
- 1.3.2 RepConv模块
- 1.3.3 CatConv模块
- 2. YOLOv7的核心改进
- 3. YOLOv7的关键技术实现
- 3.1 复合模型缩放⚠⚠未说明深度缩放需同步调整过渡层宽度。
- 3.2 深度监督标签分配策略
- 3.2.1 粗粒度（Coarse）与细粒度（Fine）结合
- 3.2.2 辅助分支辅助主分支（Auxiliary for Lead Loss）
- 4. 参考资料
YOLOv7详解 @蔡鋆捷 @胥佳程
YOLOv7详解 @蔡鋆捷 @胥佳程
3月27日修改
本文讨论了目标检测算法YOLO系列的发展历程，并着重介绍了YOLOv7的网络结构、核心改进、关键技术实现等内容，展示了其在目标检测领域的优势与创新。关键要点包括：
1.
YOLO系列发展：从2015年的YOLOv1到2022年的YOLOv7，各版本不断改进，在速度、精度、检测能力等方面逐步提升。
2.
YOLOv7的地位：在速度和精度上实现双重突破，可在161 FPS下运行，在MS COCO数据集上精度达51.4%，满足多种高要求场景。
3.
核心创新技术：引入模型重参数化技术提升性能、减少复杂度；提出动态标签分配策略提高标签分配准确性和模型鲁棒性；采用ELAN高效网络架构增强特征交互融合能力。
4.
网络结构：由骨干、颈部、头部网络构成。骨干网络含BConv、MP-1、E-ELAN模块；颈部网络有SPPCSPC模块和残差边缘；头部网络采用解耦头结构，含up、RepConv、CatConv模块。
5.
核心改进策略：包括模型重参数化、动态标签分配优化、复合缩放策略、辅助头训练四种优化方法，提升模型性能。
6.
关键技术实现：复合模型缩放根据硬件资源和推理速度需求生成不同规模模型；深度监督标签分配策略结合粗、细粒度特征提高检测精度；辅助分支辅助主分支训练，加速网络收敛 。
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YoLo Master项目
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