yolov7

结构图

 

 

 首先对输入的图片 resize 为 640x640 大小，输入到 backbone 网络中，然后经 head 层网络输出三层不同 size 大小的 feature map，经过 Rep 和 conv输出预测结果，这里以 coco 为例子，输出为 80 个类别，然后每个输出(x ,y, w, h, o) 即坐标位置和前后背景，3 是指的 anchor 数量，因此每一层的输出为 (80+5)x3 = 255再乘上 feature map 的大小就是最终的输出。

backbone层由若干BConv层、E-ELAN层以及MPConv层交替减半长宽，增倍通道，提取特征。

Yolov7论文讲解_qq_45090597的博客-CSDN博客_yolov7和yolov5对比

YOLOV7 head 其实就是一个PAFPN 的结构，和之前的YOLOV4，YOLOV5 一样。区别在于将 YOLOV5 中的 CSP 模块换成了ELAN-H 模块，同时下采样变为了MP2层。ELAN-H和 backbone 中的 ELAN 稍微有点区别就是 cat 的数量不同。通道数减半 。

注ÿ