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文章目录前言整体网络结构分解的yolov7.yaml各组件结构ELAN1(backbone)ELAN2(head)MPConvSPPCSPCRepConv（重参数卷积）原理理解层面代码实现层面ImpConv（隐性知识学习）训练时推理时References前言论文地址YOLOv7源码下面对v0.1版本

目录简介torch.nn.LeakyReLU()语法作用举例参考结语简介Hello！非常感谢您阅读海轰的文章，倘若文中有错误的地方，欢迎您指出～ ଘ(੭ˊᵕˋ)੭昵称：海轰标签：程序猿｜C++选手｜学生简介：因C语言结识编程，随后转入计算机专业，获得过国家奖学金，有幸在竞赛中拿过一些国奖、

🤵Author：HorizonMax✨编程技巧篇：各种操作小结🎇机器视觉篇：会变魔术OpenCV💥深度学习篇：简单入门PyTorch🏆神经网络篇：经典网络模型💻算法篇：再忙也别忘了LeetCode[注意力机制]经典网络模型3——ECA-Net详解与复现🚀EfficientChannelA

文章目录ResNet主体BasicBlockResNet18ResNet34ResNet20BottleneckBlockResNet50ResNet到底解决了什么问题选取经典的早期Pytorch官方实现代码进行分析https://github.com/pytorch/vision/blob/9a4

文章目录1.SwinIR论文2.SWinIR网络结构2.1整体框架2.2浅层特征提取2.3深层特征提取2.4图像重建模块3.主要代码理解3.1SwinIR3.2MLP3.3PatchEmbedding3.4WindowAttention3.5残差SwinTransformer块(RSTB)3.6HQ

目录DCGAN理论讲解DCGAN的改进： DCGAN的设计技巧DCGAN纯代码实现 导入库导入数据和归一化  定义生成器定义鉴别器  初始化和模型训练 运行结果DCGAN理论讲解DCGAN也叫深度卷积生成对抗网络，DCGAN就是将

​前言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果

torch.nn.Flatten(start_dim=1, end_dim=- 1)作用：将连续的维度范围展平为张量。经常在nn.Sequential()中出现，一般写在某个神经网络模型之后，用于对神经网络模型的输出进行处理，得到tensor类型的数据。 有俩个参数，s

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 本文所涉及到的yolov5网络为5.0版本，后续有需求会更新6.0版本。CBAM注意力#classChannelAttention(nn.Module):#def__init__(self,in_planes,ratio=16):#super(ChannelAttention,self)

目录Unet++网络Denseconnectiondeepsupervision模型复现Unet++数据集准备模型训练训练结果Unet++：《UNet++:ANestedU-NetArchitectureforMedicalImageSegmentation》作者对Unet和Unet++的理解：研习

文章目录前言修改yaml文件（以yolov5s为例）只修改一处将Concat全部换成BiFPN_Add打印模型参数修改common.py修改yolo.py修改train.py1.向优化器中添加BiFPN的权重参数2.查看BiFPN_Add层参数更新情况References前言在之前的这篇博客中，简要

AttentionalFeatureFusion注意力特征融合最近看到一篇比较不错的特征融合方法，基于注意力机制的AAF，与此前的SENet、SKNet等很相似，但AFF性能优于它们，并且适用于更广泛的场景，包括短和长跳连接以及在Inception层内引起的特征融合。AFF是由南航提出的注意力特征融

自从yolov5-5.0加入se、cbam、eca、ca发布后，反响不错，也经常会有同学跑过来私信我能不能出一期6.0版本加入注意力的博客。个人认为是没有必要专门写一篇来讲，因为步骤几乎一样，但是问的人也慢慢多了，正好上一篇加入注意力的文章写的略有瑕疵，那就再重新写一篇。yolo加入注意力三部曲1.

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虽然这是一个非官方的PyTorch指南，但本文总结了一年多使用PyTorch框架的经验，尤其是用它开发深度学习相关工作的***解决方案。请注意，我们分享的经验大多是从研究和实践角度出发的。这是一个开发的项目，欢迎其它读者改进该文档：https://github.com/IgorSusmelj/pyt