YOLO7改进主干Conv2Former结构系列：突破ConvNeXt结构，创新结合Conv2Former改进结构，Transformer 风格的卷积网络视觉基

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/LmtTransforms/article/details/133107402

本文介绍了YOLO7中的一种新型主干结构Conv2Former，该结构结合Transformer思想改进了ConvNeXt，提高了计算机视觉任务的效率和性能。Conv2Former通过Transformer编码器捕获全局上下文，与卷积层结合，实现高效特征建模。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

YOLO7改进主干Conv2Former结构系列：突破ConvNeXt结构，创新结合Conv2Former改进结构，Transformer 风格的卷积网络视觉基线模型，高效提升计算机视觉

在计算机视觉领域，目标检测一直是一个重要的任务。目前，基于深度学习的目标检测方法取得了显著的进展，其中YOLO（You Only Look Once）系列是其中的代表之一。在YOLO7中，我们采用了一种新的改进主干结构，即Conv2Former，它超越了传统的ConvNeXt结构，并结合了Transformer的风格，从而实现了高效的涨点计算机视觉模型。

Conv2Former结构是在ConvNeXt结构的基础上进行改进的。ConvNeXt结构通过使用多个并行的卷积分支来捕获不同尺度的特征信息，从而提高了检测性能。然而，由于并行分支的数量较多，ConvNeXt结构在计算效率上存在一定的问题。为了解决这个问题，我们引入了Transformer的思想，并将其融合到Conv2Former结构中。

在Conv2Former结构中，我们首先使用一组普通的卷积层来提取低级特征。然后，我们引入了一个Transformer编码器，用于对特征进行编码和建模。Transformer编码器由多个自注意力层和前馈神经网络层组成，它能够有效地捕获全局上下文信息，并学习特征之间的长程依赖关系。通过将Transformer编码器与卷积层