全网独家首发|极致版YOLOv7改进大提升(推荐)网络配置文件仅24层!更清晰更方便更快的改进YOLOv7网络模型

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了全网独家首发|极致版YOLOv7改进大提升(推荐)网络配置文件仅24层!更清晰更方便更快的改进YOLOv7网络模型相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

有不少小伙伴和我交流YOLO改进的时候,都说YOLOv7的网络配置文件长达104层,改起来很费力,数层数都要数很久,还很容易出错,而且基于YOLOv5代码架构,Debug起来也确实比较费时,所以博主对YOLOv7网络配置进行了一个结构改造,一个 🚀极致简洁直观的YOLOv7网络配置结构🚀(强烈推荐) 独家首发原创!

💡:该结构只有 24层配置,强烈推荐!🌟🌟🌟🌟🌟,直观性直逼YOLOv5的网络配置文件,可以更清晰更方便更快的改进YOLOv7

💡:比起官方的YOLOv7配置,减少了70多层,大大降低了改进难度,本博客内含·极致版YOLOv7架构的改进源代码·跟着步骤直接操作即可

💡YOLOv7极致简约模型,配置只有24层,和官方YOLOv7模型一模一样,完全对齐官方的参数量、计算量、精度mAP、Loss!!!之后的改进完全可以基于这个 极致版YOLOv7 去作为Baseline,效率提升10倍,更快替换主干网络、融合网络,以下是极致版YOLOv7结构


极致版🔗-改进代码链接👉:全网独家首发|YOLOv7改进方式提升(代码二),使得改进难度下降,将网络配置层数从104层极致压缩到24层,更清晰更方便更快的改进YOLOv7,完全对齐官方YOLOv7网络模型数据

文章目录

层数直观对比图

缩减80层,减少数层数的时间!!

核心代码

改进代码 在第二篇文章,链接:

【链接】极致版🔗-改进代码👉:全网独家首发|YOLOv7改进方式提升(代码二),使得改进难度下降,将网络配置层数从104层极致压缩到24层,更清晰更方便更快的改进YOLOv7,完全对齐官方YOLOv7网络模型数据


网络配置架构改进前后 对比(各项指标对齐)

各项直逼对齐,改进YOLOv7,完全可以将这个配置作为原始baseline配置去进行更改!

一、层数配置对比,极致压缩到24层

改进后(24层!!!)

只有24层!!!,直观性直逼YOLOv5的网络配置文件

Model Summary: 37622682 parameters, 37622682 gradients, 106.5 GFLOPS

改进前(104层)

Model Summary: 37622682 parameters, 37622682 gradients, 106.5 GFLOPS

参数量、计算量一致

改进后

Model Summary: 37622682 parameters, 37622682 gradients, 106.5 GFLOPS

改进前

Model Summary: 37622682 parameters, 37622682 gradients, 106.5 GFLOPS

结论:保持一致


精度、Loss一致

改进后

Epoch   gpu_mem       box       obj       cls     total    labels  img_size
       0/0        0G   0.08807    0.1532    0.5709    0.8122         6       160: 100%|██████████████████████████████████| 64/64 [00:30<00:00,  2.11it/s]
               Class      Images      Labels           P           R      mAP@.5  mAP@.5:.95: 100%|██████████████████████| 32/32 [02:01<00:00,  3.79s/it]
                 all         128         929    5.86e-06     0.00469    2.67e-06    4.79e-07

改进前

Epoch   gpu_mem       box       obj       cls     total    labels  img_size
       0/0        0G   0.08807    0.1532    0.5709    0.8122         6       160: 100%|██████████████████████████████████| 64/64 [00:29<00:00,  2.19it/s]
               Class      Images      Labels           P           R      mAP@.5  mAP@.5:.95: 100%|██████████████████████| 32/32 [02:03<00:00,  3.85s/it]
                 all         128         929    5.86e-06     0.00469    2.67e-06    4.79e-07

结论:保持一致

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