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YOLOv7源码解析

news 2026/3/28 1:37:28

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=3
nkpt：表示关键点的数量。如做人的17个关键点检测，此时nkpt=17
dept_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shortcut
- Concat：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4
IKeypoint：关键点检测
[nc, anchors, nkpt]：
- nc ：表示类别
- anchor：表示anchor
- nkpt：表示关键点数量

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:…...

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1. 项目概述LoRa_STM32 是一个面向 STM32F103CB 微控制器平台的 LoRa 通信库，本质是 sandeepmistry/arduino-LoRa 库在 STM32 平台上的适配分支。它并非独立开发的全新协议栈，而是通过 Arduino Core for STM32（rogerclarkmelbourne/Arduino_S…...

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超越KNN：Wi-Fi指纹定位中的高阶匹配算法与工程化选型指南商场里找不到心仪店铺的焦虑、仓库中耗时的手动货品盘点、医院里紧急设备定位的延迟——这些场景背后都指向同一个技术痛点：室内定位精度不足。当大多数开发者习惯性采用KNN算法时，我…...

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浅析Python中正则表达式的性能优化

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1. JavaWeb前后端交互基础入门第一次接触JavaWeb开发时，最让我困惑的就是前后端如何传递数据。记得刚开始做项目时，我傻乎乎地用字符串拼接HTML代码返回给前端，结果遇到中文乱码问题折腾了一整天。后来才发现，现代JavaWeb开发早已…...

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YOLOv7源码解析

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