前言

继美团发布YOLOV6之后，YOLO系列原作者也发布了YOLOV7。

YOLOV7主要的贡献在于：

1.模型重参数化

YOLOV7将模型重参数化引入到网络架构中，重参数化这一思想最早出现于REPVGG中。

2.标签分配策略

YOLOV7的标签分配策略采用的是YOLOV5的跨网格搜索，以及YOLOX的匹配策略。

3.ELAN高效网络架构

YOLOV7中提出的一个新的网络架构，以高效为主。

4.带辅助头的训练

YOLOV7提出了辅助头的一个训练方法，主要目的是通过增加训练成本，提升精度，同时不影响推理的时间，因为辅助头只会出现在训练过程中。

一、YOLOV7是什么？

YOLO算法作为one-stage目标检测算法最典型的代表，其基于深度神经网络进行对象的识别和定位，运行速度很快，可以用于实时系统。

YOLOV7是目前YOLO系列最先进的算法，在准确率和速度上超越了以往的YOLO系列。

了解YOLO是对目标检测算法研究的一个必须步骤。

二、网络架构

1、架构图总览

2、CBS模块解读

• 对于CBS模块，我们可以看从图中可以看出它是由一个Conv层，也就是卷积层，一个BN层，也就是Batch normalization层，还有一个Silu层，这是一个激活函数。
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• silu激活函数是swish激活函数的变体，两者的公式如下所示

silu(x)=x⋅sigmoid(x)

swish(x)=x⋅sigmoid(βx)

从架构图中我们可以看出，CBS模块这里有三种颜色，三种颜色代表它们的卷积核（k）和步长(s)不同。

首先最浅的颜色，也就是第一个CBS模块的颜色，它是一个1x1的卷积，stride(步长为1)。

其次稍浅的颜色，也就是第二个CBS模块的颜色，它是一个3x3的卷积，stride(步长为1)。

最后最深的颜色，也就是第三个CBS模块的颜色，它是一个3x3的卷积，stride(步长为2)。

1x1的卷积主要用来改变通道数。

3x3的卷积，步长为1，主要用来特征提取。

3x3的卷积，步长为2，主要用来下采样。

3、CBM模块解读

• CBM模块和CBS模块，我们可以看出来是基本一致的。
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• 由一个Conv层，也就是卷积层，一个BN层，也就是Batch normalization层，还有一个sigmoid层，这是一个激活函数。
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• 卷积核为1x1，stride(步长为1)
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4、REP模块解读

• REP模块分为两个，一个是train，也就是训练，一个deploy，也就是推理。
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• 训练模块，它有三个分支。
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最上面的分支是3x3的卷积，用于特征提取。

中间的分支是1x1的卷积，用于平滑特征。

最后分支是一个Identity，不做卷积操作，直接移过来。

最后把它们相加在一起。

推理模块，包含一个3x3的卷积，stride(步长为1)。是由训练模块重参数化转换而来。

在训练模块中，因为第一层是一个3x3的卷积，第二层是一个1x1的卷积，最后层是一个Identity。

在模型从参数化的时候，需要把1x1的卷积啊，转换成3x3的卷积，把Identity也转换成3x3的卷积，然后进行一个矩阵的一个加法，也就是一个矩阵融合过程。

然后最后将它的权重进行相加，就得到了一个3x3的卷积，也就是说，这三个分支就融合成了一条线，里面只有一个3x3的卷积。

它们的权重是三个分支的叠加结果，矩阵，也是三个分支的叠加结果。

5、MP模块解读

MP模块有两个分支，作用是进行下采样。

第一条分支先经过一个maxpool，也就是最大池化。最大值化的作用就是下采样，然后再经过一个1x1的卷积进行通道数的改变。

第二条分支先经过一个1x1的卷积，做通道数的变化，然后再经过一个3x3卷积核、步长为2的卷积块，这个卷积块也是用来下采样的。

最后把第一个分支和第二分支的结果加在一起，得到了超级下采样的结果。

6、ELAN模块解读

• ELAN模块是一个高效的网络结构，它通过控制最短和最长的梯度路径，使网络能够学习到更多的特征，并且具有更强的鲁棒性。
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• ELAN有两条分支。
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• 第一条分支是经过一个1x1的卷积做通道数的变化。
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• 第二条分支就比较复杂了。它先首先经过一个1x1的卷积模块，做通道数的变化。然后再经过四个3x3的卷积模块，做特征提取。
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• 如图所示，最后把四个特征叠加在一起得到最后的特征提取结果。
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7、ELAN-W模块解读

• 对于ELAN-W模块，我们也看到它跟ELAN模块是非常的相似，所略有不同的就是它在第二条分支的时候选取的输出数量不同。
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• ELAN模块选取了三个输出进行最后的相加。
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• ELAN-W模块选取了五个进行相加。
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8、UPSample模块解读

UPSample模块是一个上采样的模块，它使用的上采样方式是最近邻插值。

9、SPPCSPC模块解读

SPP的作用是能够增大感受野，使得算法适应不同的分辨率图像，它是通过最大池化来获得不同感受野。

我们可以看到在第一条分支中，经理了maxpool的有四条分支。分别是5，9，13，1，这四个不同的maxpool就代表着他能够处理不同的对象。

也就是说，它这四个不同尺度的最大池化有四种感受野，用来区别于大目标和小目标。

比如一张照片中的狗和行人以及车，他们的尺度是不一样的，通过不同的maxpool，这样子就能够更好的区别小目标和大目标。

CSP模块，首先将特征分为两部分，其中的一个部分进行常规的处理，另外一个部分进行SPP结构的处理，最后把这两个部分合并在一起，这样子就能够减少一半的计算量，使得速度变得快，精度反而会提升。