“利用梯度流信息优化YOLOv7主干结构：融合YOLOv8核心模块“ 计算机视觉

“利用梯度流信息优化YOLOv7主干结构：融合YOLOv8核心模块” 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研究方向，而YOLO（You Only Look Once）系列算法因其高效和准确率而备受瞩目。YOLOv7算法是YOLO系列的最新版本，它引入了一些新的思路来提高算法性能，但是也存在一些不足之处。本文针对YOLOv7的不足之处，提出了一种改进主干结构的方法，通过融合YOLOv8的核心模块，利用梯度流信息来提高算法的精度和鲁棒性。

我们的改进针对YOLOv7的主干网络结构，主要包括以下三个方面的优化：

1. 引入丰富的梯度流信息模块

梯度流信息模块是我们提出的一种新的模块，它可以提取出图像中不同区域的梯度信息，并利用这些信息来指导网络的训练过程。该模块可以有效地解决YOLOv7算法中存在的定位不准确和物体漏检问题。

import torch.nn as nn
import torch.nn