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YOLOv7源码解析

news 文章来源：https://blog.csdn.net/weixin_38582851/article/details/132559284 2025/4/21 2:35:09

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

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