一文看懂yolov7；yolov7详解

*免责声明:
1\此方法仅提供参考
2\搬了其他博主的操作方法,以贴上路径.
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场景一:yolo v7

场景二:yolo系列未完待续

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Yolo系列强推–>Yolo v1–v5 、 Yolox

场景一:yolo v7

强推先看–>yolov7基础知识先导篇

Yolov7论文地址

Yolov7的github项目地址

操作强推–>利用yolov7训练自己的数据集

参考一：目标检测算法——YOLOV7——详解

参考二：YOLOv7正负样本分配详解

参考三：【YOLOv7】主要改进点详解

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1.1 yolo v7 网络结构

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1.2 yolo v7 输入端

强推—>场景五：yolov5 输入端创新

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1.3 yolo v7 Backbone主干网络

强推–>yolov7基础知识先导篇《场景二：高效聚合网络》

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MPC-B

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ELAN
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1.4 yolo v7 Neck

强推–>yolov7基础知识先导篇《场景三：SPPCSPC》

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结构重参数化

强推–>yolov7基础知识先导篇《场景四:结构重参数化》

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1.5 yolo v7 Prediction创新

强推–>yolo v4基础知识先导篇《场景四: CIoU Loss损失函数》

强推–>yolo v4基础知识先导篇《场景八: DIOU NMS》

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1.6 yolo v5、v7正负样本划分策略

目标检测: 一文读懂 YOLOV5 Loss 正样本采样

强推–> yolov7基础知识先导篇：《场景五:标签分配–>细分方法：simOTA》

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1.7 辅助头辅助训练

论文解读：深度监督网络（Deeply-Supervised Nets）

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1.8 多种模型结构讲解

网络结构图分享，密码：week

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模型复合缩放方法

强推–> yolov7基础知识先导篇：《场景六:模型复合缩放》

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yolov7-tiny

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yolov7-w6

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  # 这不欺负老实人嘛！！！  ReOrg+Conv  就是yolov5里面的focus结构
  # [from, number, module, args]
  [[-1, 1, ReOrg, []],  # 0
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],  # 1-P1/2
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yolov7-x
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yolov7-e6

   [-1, 1, DownC, [320]],  # 13-P3/8 
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# 这不欺负老实人吗，DownC就是 上文MPC-B结构，搞不懂为什么换的时候不把yolov7.yaml文件里面的一起换掉

class DownC(nn.Module):
    # Spatial pyramid pooling layer used in YOLOv3-SPP
    def __init__(self, c1, c2, n=1, k=2):
        super(DownC, self).__init__()
        c_ = int(c1)  # hidden channels
        self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)
        self.cv2 = Conv(c_, c2//2, 3, k)
        self.cv3 = Conv(c1, c2//2, 1, 1)
        self.mp = nn.MaxPool2d(kernel_size=k, stride=k)

    def forward(self, x):
        return torch.cat((self.cv2(self.cv1(x)), self.cv3(self.mp(x))), dim=1)
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