YOLOV7的标签分配策略采用的是YOLOV5的跨网格搜索，以及YOLOX的匹配策略。

　　YOLOV7提出了辅助头的一个训练方法，主要目的是通过增加训练成本，提升精度，同时不影响推理的时间，因为辅助头只会出现在训练过程中。

　　YOLO算法作为one-stage目标检测算法最典型的代表，其基于深度神经网络进行对象的识别和定位，运行速度很快，可以用于实时系统。

　　YOLOV7是目前YOLO系列最先进的算法，在准确率和速度上超越了以往的YOLO系列。

　　•对于CBS模块，我们可以看从图中可以看出它是由一个Conv层，也就是卷积层，一个BN层，也就是Batch normalization层，还有一个Silu层，这是一个激活函数。

　　•从架构图中我们可以看出，CBS模块这里有三种颜色，三种颜色代表它们的卷积核（k）和步长(s)不同。

　　首先最浅的颜色，也就是第一个CBS模块的颜色，它是一个1x1的卷积，stride(步长为1)。

　　其次稍浅的颜色，也就是第二个CBS模块的颜色，它是一个3x3的卷积，stride(步长为1)。

　　最后最深的颜色，也就是第三个CBS模块的颜色，它是一个3x3的卷积，stride(步长为2)。

　　•由一个Conv层，也就是卷积层，一个BN层，也就是Batch normalization层，还有一个sigmoid层，这是一个激活函数。

　　•REP模块分为两个，一个是train，也就是训练，一个deploy，也就是推理。

　　•推理模块，包含一个3x3的卷积，stride(步长为1)。是由训练模块重参数化转换而来。

　　在训练模块中，因为第一层是一个3x3的卷积，第二层是一个1x1的卷积，最后层是一个Identity。

　　在模型从参数化的时候，需要把1x1的卷积啊，转换成3x3的卷积，把Identity也转换成3x3的卷积，然后进行一个矩阵的一个加法，也就是一个矩阵融合过程。

　　然后最后将它的权重进行相加，就得到了一个3x3的卷积，也就是说，这三个分支就融合成了一条线的卷积。

　　•第一条分支先经过一个maxpool，也就是最大池化。最大值化的作用就是下采样，然后再经过一个1x1的卷积进行通道数的改变。

　　•第二条分支先经过一个1x1的卷积，做通道数的变化，然后再经过一个3x3卷积核、步长为2的卷积块，这个卷积块也是用来下采样的。

　　•ELAN模块是一个高效的网络结构，它通过控制最短和最长的梯度路径，使网络能够学习到更多的特征，并且具有更强的鲁棒性。

　　•第二条分支就比较复杂了。它先首先经过一个1x1的卷积模块，做通道数的变化。然后再经过四个3x3的卷积模块，做特征提取。

　　•对于ELAN-W模块，我们也看到它跟ELAN模块是非常的相似，所略有不同的就是它在第二条分支的时候选取的输出数量不同。

　　UPSample模块是一个上采样的模块，它使用的上采样方式是最近邻插值。

　　SPP的作用是能够增大感受野，使得算法适应不同的分辨率图像，它是通过最大池化来获得不同感受野。

　　•我们可以看到在第一条分支中，经理了maxpool的有四条分支。分别是5，9，13，1，这四个不同的maxpool就代表着他能够处理不同的对象。

　　•也就是说，它这四个不同尺度的最大池化有四种感受野，用来区别于大目标和小目标。

　　比如一张照片中的狗和行人以及车，他们的尺度是不一样的，通过不同的maxpool，这样子就能够更好的区别小目标和大目标。

　　CSP模块，首先将特征分为两部分，其中的一个部分进行常规的处理，另外一个部分进行SPP结构的处理，最后把这两个部分合并在一起，这样子就能够减少一半的计算量，使得速度变得快，精度反而会提升。

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