改进YOLOv7系列：ConvNeXt结合YOLOv 基于ConvNeXt结构构建CNeB模块的计算机视觉算法

最新推荐文章于 2025-04-02 16:59:39 发布

LgvrApplescript

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文章标签：计算机视觉 YOLO 算法

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本文介绍了一种改进的YOLOv7目标检测算法，通过结合ConvNeXt结构并引入CNeB模块，提升了算法的特征提取能力和检测性能。CNeB模块由CNeB块和CNeB连接层组成，增强了YOLOv7的多尺度建模能力。实验表明，这种改进可以显著提升YOLOv7在计算机视觉任务中的表现。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

YOLOv7是一种流行的目标检测算法，它在实时性和准确性方面取得了很好的平衡。为了进一步提升YOLOv7的性能，我们将其与ConvNeXt结构相结合，并引入了CNeB模块。本文将详细介绍这一改进的算法，并提供相应的源代码。

ConvNeXt结构是一种用于图像分类任务的卷积神经网络结构，它通过将多个路径的特征图进行拼接来增强特征表示能力。我们将这一结构应用于YOLOv7中的主干网络，以提取更丰富的特征信息。

首先，我们需要定义CNeB模块。CNeB模块是基于ConvNeXt结构构建的模块，用于增强YOLOv7的检测能力。它由两个主要部分组成：CNeB块和CNeB连接层。

CNeB块是ConvNeXt结构的基本单位，它由一组并行的卷积路径组成。每个路径都由一系列卷积层和激活函数构成，用于提取不同抽象级别的特征。具体而言，我们可以使用不同大小和深度的卷积核来捕捉不同尺度的特征。

在CNeB块之后，我们引入了一个CNeB连接层。该层用于将不同路径的特征图进行拼接，以获得更具表征能力的特征表示。拼接后的特征图将作为下一层的输入，并进一步传递给后续的网络层。

下面是使用PyTorch实现的CNeB模块的代码示例：

import torch
import

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