位置: IT常识 - 正文

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(全网首发是什么意思)

编辑：rootadmin

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

推荐整理分享全网独家首发｜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(全网首发是什么意思)，希望有所帮助，仅作参考，欢迎阅读内容。

文章相关热门搜索词:全网独家首发英文怎么说,全网独家发售,全网首发是什么意思,全网独家首发海绵爸爸,全网独家首发什么意思,全网独家首发,全网独家首发在线,全网独家首发,内容如对您有帮助，希望把文章链接给更多的朋友！

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

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(全网首发是什么意思)

💡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@[toc]层数直观对比图核心代码网络配置架构改进前后对比（各项指标对齐）一、层数配置对比，极致压缩到24层改进后（24层！！！）改进前（104层）参数量、计算量一致改进后改进前结论：保持一致精度、Loss一致改进后改进前结论：保持一致层数直观对比图

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