文章目录
- [0 前言](#0 前言)
- [1 yolov7的整体结构](#1 yolov7的整体结构)
- [2 关键点 - backbone](#2 关键点 - backbone)
- [关键点 - head](#关键点 - head)
- [3 训练](#3 训练)
- [4 使用效果](#4 使用效果)
- [5 最后](#5 最后)
0 前言
世界变化太快，YOLOv6还没用熟YOLOv7就来了，如果有同学的毕设项目想用上最新的技术，不妨看看学长的这篇文章，学长带大家简单的解读yolov7，目的是对yolov7有个基础的理解。
从 2015 年的 YOLOV1，2016 年 YOLOV2，2018 年的 YOLOV3，到2020年的 YOLOV4、 YOLOV5， 以及最近出现的
YOLOV6 和 YOLOV7 可以说 YOLO 系列见证了深度学习时代目标检测的演化。对于 YOLO 的基础知识以及 YOLOV1 到 YOLOV5
可以去看大白的 YOLO 系列，本文主要对 YOLOV7 的网络结构进行一个梳理，便于大家直观的感受。
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1 yolov7的整体结构
我们先整体来看下 YOLOV7，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了。
2 关键点 - backbone
YOLOV7 的 backbone 如下图所示
总共有 50 层, 我在上图用黑色数字把关键层数标示出来了。首先是经过 4 层卷积层，如下图，CBS 主要是 Conv + BN + SiLU
构成，我在图中用不同的颜色表示不同的 size 和 stride, 如 (3, 2) 表示卷积核大小为 3 ，步长为 2。 在 config 中的配置如图。
经过 4个 CBS 后，特征图变为 160 * 160 * 128 大小。随后会经过论文中提出的 ELAN 模块，ELAN 由多个 CBS
构成，其输入输出特征大小保持不变，通道数在开始的两个 CBS 会有变化， 后面的几个输入通道都是和输出通道保持一致的，经过最后一个 CBS
输出为需要的通道。
MP 层 主要是分为 Maxpool 和 CBS , 其中 MP1 和 MP2 主要是通道数的比变化。
backbone的基本组件就介绍完了，我们整体来看下 backbone，经过 4 个 CBS 后，接入例如一个 ELAN ，然后后面就是三个 MP +
ELAN 的输出，对应的就是 C3/C4/C5 的输出，大小分别为 80 * 80 * 512 ， 40 * 40 * 1024， 20 * 20 *
1024。 每一个 MP 由 5 层， ELAN 有 8 层， 所以整个 backbone 的层数为 4 + 8 + 13 * 3 = 51 层， 从 0
开始的话，最后一层就是第 50 层。
关键点 - head
YOLOV7 head 其实就是一个 pafpn 的结构，和之前的YOLOV4，YOLOV5 一样。首先，对于 backbone 最后输出的 32
倍降采样特征图 C5，然后经过 SPPCSP，通道数从1024变为512。先按照 top down 和 C4、C3融合，得到 P3、P4 和 P5；再按
bottom-up 去和 P4、P5 做融合。这里基本和 YOLOV5 是一样的，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 模块是我自己命名的，它和 backbone 中的 ELAN 稍微有点区别就是 cat 的数量不同。
3 训练
有一点比较坑，如果想使用较大的预训练模型，需要使用train_aux.py进行训练，否则效果很差
4 使用效果
丝滑！
5 最后
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