DAMOYOLO: 基于CReToNeXt结构的高性能目标检测器

本文介绍了一个基于DAMOYOLO并融合CReToNeXt结构的新型目标检测器DAMOYOLOv7。通过增加网络深度、宽度和跨层连接,以及SE attention机制,提高了目标检测性能。文章提供了网络结构代码,便于读者构建和训练模型应用于计算机视觉任务。

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目标检测在计算机视觉领域具有广泛的应用,其中YOLO(You Only Look Once)系列算法因其高效的实时性能而备受关注。在这篇文章中,我们介绍了一种基于阿里达摩院出品的DAMOYOLO核心网络模型的改进版本——DAMOYOLOv7,并引入了CReToNeXt结构,以进一步提升目标检测器的性能。

DAMOYOLO是阿里达摩院开发的一种目标检测算法,它采用了YOLOv3作为基础,并在此基础上进行了优化和改进。然而,为了进一步提升检测器的性能,我们引入了CReToNeXt结构,该结构通过增加网络的深度和宽度,以及引入跨层连接,提供了更强的特征表达能力。

下面是DAMOYOLOv7的网络结构代码:

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional 
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