YOLOv7上线：无需可不训练，5-160 FPS内超越所有目标检测器

值简化量。下所示 2（b）中都 CSPVoVNet 的所设计是 VoVNet 的专有名词。CSPVoVNet 的框架分析了径向路径，以使不尽相近层的权较重只能研习来得多不尽相近的外观上，使悬疑来得太快、来得正确。所示 2 (c) 中都的 ELAN 则回避了「如何所设计一个极高效局域网」的解决办法。

YOLOv7 科学研究制作组明确指出了基于 ELAN 的适配 E-ELAN，其主要框架如所示 2（d）所示。

新的 E-ELAN 完全无法忽略旧框架的径向传输路径，其中都应用于三组频域来里斯极高添加外观上的基天内（cardinality），并以 shuffle 和 merge cardinality 的方型式三组合不尽相近三组的外观上。这种操作方型式可以减慢不尽相近外观上所示学得的外观上，简简化常值的应用于和值简化效率。

无论径向路径长度和大规模 ELAN 中都值简化块的一组天内值如何，它都达到了稳定状态。如果无限一组来得多的值简化块，有可能损害这种稳定状态，常值能用率会提高。新明确指出的 E-ELAN 应用于 expand、shuffle、merge cardinality 在不损害旧径向路径的意味著让局域网的研习能力不断减慢。

在框架各个方面，E-ELAN 只忽略了值简化块的框架，而过渡层（transition layer）的框架完全无法忽略。YOLOv7 的方型式而是应用于三组频域来适配值简化块的通道和基天内。人类学家将对值简化层的所有值简化块应用相近的三组常值和通道乘天内。然后，每个值简化块值简化出的外观上所示会根据设置的三组常值 g 被打乱成 g 个三组，再次将它们相连在两人。此时，每三组外观上所示的通道天内将与零碎框架中都的通道天内相近。先前，该作法添加 g 三组外观上所示来执行 merge cardinality。除了保持旧的 ELAN 所设计框架，E-ELAN 还可以便是不尽相近三组的值简化块研习来得多样简化的外观上。

如果将这些作法应用于基于相连的框架，我们会辨认出，当对最深处可视或缩小时，基于相连的值简化块之后的过渡层的入度会渐次减小或里斯极高，如下所示 3（a）和（b）所示。

因此，对基于串联的基本概念，我们无法单独分析不尽相近的适配因子，而需要两人回避。该科学研究明确指出所示 3（c），即在对基于级联的基本概念进行适配时，只无需对值简化块中都的最深处进行适配，其余传输层进行相应的宽度适配。这种复合适配作法可以保持基本概念在初始所设计时的特性和最佳内部结构。

此外，该科学研究应用于径向流传扬路径来分析如何较重常值简化频域，以与不尽相近的局域网相结合。下所示 4 展示了该科学研究所设计的用于 PlainNet 和 ResNet 的「计划较重常值简化频域」。

在字句分摊方型式而各个方面，下所示 5 (a) 和 (b) 分别结果显示了「无法」和「有」最深处指导的最大限度脉冲框架。人类学家将负责最终输出的 head 统称 lead head，用于辅助锻炼的 head 统称 auxiliary head。该科学研究所里斯的两种最深处指导字句分摊方型式而分别如所示 5 (d) 和 (e) 所示。

与通常的法理字句分摊器（所示 5(c) ）不尽相近，该科学研究明确指出的字句分摊器通过 lead head 预测和；还有进行优简化，以同时获得锻炼 lead head 和 auxiliary head 的字句。

下面我们明确看一下 YOLOv7 与其他最大限度检查基本概念的性能相当。

表 1. 与时间延迟最大限度脉冲的相当。

原作者将明确指出的新作法与用于非标准和移动 GPU 的 SOTA 最大限度脉冲进行了相当，详细结果如下表 2 所示。

如果我们应用于重定向分辨率 1280 相当 YOLOv7 和 YOLOR，YOLOv7-W6 的悬疑速度太快比 YOLOR-P6 太快 8 fps，检查率也里斯极高了 1% AP。YOLOv7-E6 和 YOLOv5-X6（r6.1）对比，前者 AP 增益比后者极高 0.9%，常值更少 45%，值简化值更少 63%，悬疑速度太快里斯升 47%。YOLOv7-D6 的悬疑速度太快与 YOLOR-E6 相似，但 AP 里斯极高了 0.8%。YOLOv7-E6E 的悬疑速度太快与 YOLOR-D6 相似，但 AP 里斯极高了 0.3%。

感兴趣的读者可以阅读博士论文原文，了解来得多科学研究明确内容。

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