YOLOv7源码解析
YOLOv7源码解析
- YAML文件
YAML文件
以yolov7 cfg/yolov7-w6-pose.yaml为例：
# parametersnc: 1 # number of classes
nkpt: 4 # number of key points
depth_multiple: 1.0 # model depth multiple
width_multiple: 1.0 # layer channel multiple
dw_conv_kpt: Trueanchors:- [ 19,27, 44,40, 38,94 ] # P3/8- [ 96,68, 86,152, 180,137 ] # P4/16- [ 140,301, 303,264, 238,542 ] # P5/32- [ 436,615, 739,380, 925,792 ] # P6/64# yolov7 backbone
backbone:[[-1, 1, ReOrg, []], # 0[-1, 1, Conv, [64, 3, 1]], # 1-P1/2[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]], # 2-P2/4[-1, 1, Conv, [64, 1, 1]],[-2, 1, Conv, [64, 1, 1]],[-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],[[-1, -3, -5, -6], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [128, 1, 1]], # 10[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]], # 11-P3/8[-1, 1, Conv, [128, 1, 1]],[-2, 1, Conv, [128, 1, 1]],[-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],[[-1, -3, -5, -6], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]], # 19[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]], # 20-P4/16[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],[-2, 1, Conv, [256, 1, 1]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],[[-1, -3, -5, -6], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]], # 28[-1, 1, Conv, [768, 3, 2]], # 29-P5/32[-1, 1, Conv, [384, 1, 1]],[-2, 1, Conv, [384, 1, 1]],[-1, 1, Conv, [384, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [384, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [384, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [384, 3, 1]],[[-1, -3, -5, -6], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [768, 1, 1]], # 37[-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]], # 38-P6/64[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],[-2, 1, Conv, [512, 1, 1]],[-1, 1, Conv, [512, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [512, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [512, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [512, 3, 1]],[[-1, -3, -5, -6], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [1024, 1, 1]], # 46]# yolov7 head
head:[[-1, 1, SPPCSPC, [512]], # 47[-1, 1, Conv, [384, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[37, 1, Conv, [384, 1, 1]], # route backbone P5[[-1, -2], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [384, 1, 1]],[-2, 1, Conv, [384, 1, 1]],[-1, 1, Conv, [192, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [192, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [192, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [192, 3, 1]],[[-1, -2, -3, -4, -5, -6], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [384, 1, 1]], # 59[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[28, 1, Conv, [256, 1, 1]], # route backbone P4[[-1, -2], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],[-2, 1, Conv, [256, 1, 1]],[-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],[[-1, -2, -3, -4, -5, -6], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]], # 71[-1, 1, Conv, [128, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[19, 1, Conv, [128, 1, 1]], # route backbone P3[[-1, -2], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [128, 1, 1]],[-2, 1, Conv, [128, 1, 1]],[-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],[[-1, -2, -3, -4, -5, -6], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [128, 1, 1]], # 83[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],[[-1, 71], 1, Concat, [1]], # cat[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],[-2, 1, Conv, [256, 1, 1]],[-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],[[-1, -2, -3, -4, -5, -6], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]], # 93[-1, 1, Conv, [384, 3, 2]],[[-1, 59], 1, Concat, [1]], # cat[-1, 1, Conv, [384, 1, 1]],[-2, 1, Conv, [384, 1, 1]],[-1, 1, Conv, [192, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [192, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [192, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [192, 3, 1]],[[-1, -2, -3, -4, -5, -6], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [384, 1, 1]], # 103[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],[[-1, 47], 1, Concat, [1]], # cat[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],[-2, 1, Conv, [512, 1, 1]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],[[-1, -2, -3, -4, -5, -6], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]], # 113[83, 1, Conv, [256, 3, 1]],[93, 1, Conv, [512, 3, 1]],[103, 1, Conv, [768, 3, 1]],[113, 1, Conv, [1024, 3, 1]],[[114,115,116,117], 1, IKeypoint, [nc, anchors, nkpt]], # Detect(P3, P4, P5, P6)]
其中头部部分：
nc: 1 # number of classes
nkpt: 4 # number of key points
depth_multiple: 1.0 # model depth multiple
width_multiple: 1.0 # layer channel multiple
dw_conv_kpt: True
nc：表示任务类别个数。例如做人、车、狗检测，此时nc=3nkpt：表示关键点的数量。如做人的17个关键点检测，此时nkpt=17dept_multiple：表示模型的深度width_multiple：表示模型的宽度
其中backbone部分：
[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]], # 2-P2/4[-1, 1, Conv, [64, 1, 1]],[-2, 1, Conv, [64, 1, 1]],[-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],[[-1, -3, -5, -6], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [128, 1, 1]], # 10
这一部分从P2（第2层开始)，向下一次为第3层，第4层，…，第10层。
其中
- 第一个参数：
-1表示当前层的输入来自上一层，若是-2表示当前层（i）的输入来自第（i-2）层。 - 第二个参数：
1表示这个参数乘上模型深度的超参数，就可以控制模型的深度 - 第三个参数：
Conv表示具体的网络层 - 第四个参数：输出通道、卷积核等大小
Conv：输出通道、卷积核大小、步长SPP：输出通道、卷积核大小Foucs：输出通道、卷积核大小BottleckCSP：输出通道、是否启用shortcutConcat：拼接维度Detect：类别个数、anchors
其中尾部部分：
[[114,115,116,117], 1, IKeypoint, [nc, anchors, nkpt]], # Detect(P3, P4, P5, P6)
[114,115,116,117]：表示检测层的特征图来源，此时检测层层数为4IKeypoint：关键点检测[nc, anchors, nkpt]：nc：表示类别anchor：表示anchornkpt：表示关键点数量
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