YOLOv7_轻量高效MobileOne结构与苹果Backbone主干网络模型

YOLOv7优化：MobileOne与苹果Backbone网络解析

最新推荐文章于 2024-05-12 15:02:16 发布

编码实践

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文章标签： YOLO 网络深度学习计算机视觉

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wellcoder/article/details/130995184

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YOLOv7的最新版本引入了轻量高效的MobileOne结构和苹果Backbone主干网络，降低了计算复杂度和内存占用，同时保持高准确率。MobileOne采用MobileNetV3的深度可分离卷积，苹果Backbone结合标准卷积、深度可分离卷积和逐通道卷积，实现快速准确的物体检测。这一改进为计算机视觉领域提供了新的解决方案。

YOLOv7_轻量高效MobileOne结构与苹果Backbone主干网络模型

YOLOv7系列作为目前最先进的物体检测算法之一，一直以来都备受关注。近期，研究人员针对其性能和效率做了一些改进，推出了新的版本——YOLOv7_轻量高效MobileOne结构与苹果Backbone主干网络模型。

该版本重点优化了模型的计算复杂度和内存占用，在保证准确率的同时大幅度提升了速度和效率。下面我们来具体了解一下这个新模型的特点和代码实现。

首先是轻量高效MobileOne结构。该结构利用MobileNetV3中的深度可分离卷积，将原本的3x3卷积核拆分为1x3和3x1两个卷积操作，降低了参数和计算量，同时保持了较好的准确率。下面是该结构的代码：

# MobileOne结构
class MobileOne(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding):
        super(MobileOne, self).__init__()
        self.conv = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels, in_channels, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding, groups=in_channels),
            nn.BatchNorm2d(in_channels),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(in_channels,

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